Les agressions au travail : un même traitement pour les travailleurs et les travailleuses?
Bibliographic record
Abstract
Cet article rend compte de résultats d'une étude de recherche empirique qui, par la voie d'une analyse différenciée selon le sexe, examine la thématique de la violence au travail. En faisant l'analyse qualitative et quantitative de 152 décisions des tribunaux administratifs québécois relatives aux demandes d'indemnisation adressées à la Commission de la santé et de la sécurité du travail (CSST) par les victimes de violence physique ou verbale au travail, l'auteure trace un portrait des situations distinctes auxquelles doivent faire face les travailleurs et les travailleuses. Ces dernières réussissent plus souvent que les travailleurs à faire accepter leur réclamation en appel. Les écarts concernant le taux de réussite sont attribuables au fait que les prétentions des travailleuses dans les dossiers étudiés sont plus clairement justifiées, en droit, que celles des travailleurs. Ces différences s'expliquent par la dissemblance des circonstances entourant les agressions. Les travailleuses sont davantage agressées par la clientèle et par leurs superviseurs, alors que les travailleurs sont beaucoup plus souvent agressés par des collègues. Les travailleuses sont davantage victimes d'agressions verbales que physiques, davantage atteintes de lésions psychiques que physiques, et l'incapacité qu'entraînent leurs lésions est de plus longue durée. Les conclusions de l'article invitent à la réflexion sur les raisons de ces différences et sur l'importance de tenir compte d'une analyse différenciée selon le sexe lors de l'élaboration de politiques réglementaires en vue de prévenir la violence au travail.
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 | 0.010 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".