La loi québécoise sur le harcèlement psychologique au travail : entre judiciarisation et juridicisation
Bibliographic record
Abstract
Dans toutes les sphères d’activité, le droit tend à supplanter les régulations éthiques, sociales et politiques, qui ont perdu la confiance des acteurs en même temps que s’affaiblissait leur pouvoir effectif de régulation des conflits. Ce mouvement de judiciarisation n’est toutefois pas sans ambivalence. Face aux attentes de justice et de reconnaissance des justiciables, le droit et la procédure ne peuvent pas tout faire. La judiciarisation crée donc souvent une ouverture pour les formes de régulation auxquelles elle s’est substituée. Les dispositions juridiques québécoises sur le harcèlement psychologique au travail présentent ce type d’ambivalence. Tout en créant des recours pour les salariés harcelés, elles obligent les employeurs à prendre les moyens raisonnables pour prévenir le harcèlement et le faire cesser. Dans les grandes entreprises, cela se traduit par la mise en place de politiques internes visant des objectifs difficiles à concilier. Pour faire cesser les incidents qui constituent du harcèlement psychologique au travail au sens de la loi, ces politiques doivent s’aligner sur la norme juridique. Mais pour prévenir de tels incidents, elles doivent aussi s’ouvrir à la pluralité des normes à l’œuvre dans l’organisation. Un cadre juridique conçu pour protéger les victimes peut-il aussi favoriser la pluralité normative de la prévention ? Ou favorise-t-il surtout la juridicisation des conflits interpersonnels du milieu de 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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.023 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".