Violence auprès des femmes dans les secteurs d’emploi non traditionnellement féminins et indemnisation
Bibliographic record
Abstract
Cet article fournit les premiers résultats d’une étude empirique réalisée dans cinq entreprises de divers secteurs qui ont mis en place des initiatives d’intégration des femmes dans des secteurs d’emploi non traditionnellement féminins (SNT). L’entrée des femmes dans un milieu traditionnellement masculin crée de nouveaux facteurs de division du collectif de travailleurs et, même si on trouve des milieux où les choses se passent dans l’harmonie, elles peuvent aussi se dérouler avec violence. À partir d’une définition de la violence en milieu de travail, l’auteure rend compte de ses manifestations chez les cols bleus syndiqués, qui prennent principalement la forme du harcèlement sexiste. L’article expose aussi le problème du traitement des demandes d’indemnisation des victimes de ces actes, qui révèle des aspects discriminatoires. À la suite d’une première partie descriptive, l’auteure expose certaines stratégies employées devant ces situations par les directions des entreprises, discute des résultats sur le plan théorique et, enfin, conclut sur une piste de recherche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".