Au-delà de la relation « bourreau-victime » dans l’analyse d’une situation de harcèlement psychologique au travail
Bibliographic record
Abstract
Des dispositions législatives ont été adoptées dans plusieurs pays, afin de contrer le harcèlement psychologique au travail. Même s’il est souvent nécessaire, d’un point de vue juridique, que les mesures portent sur la protection individuelle des victimes, on ne peut penser endiguer ce fléau en ne s’appuyant que sur une approche centrée sur l’individu. Aussi, au-delà d’une approche « bourreau-victime » à courte vue, la prévention véritable du harcèlement psychologique au travail passe-t-elle par l’analyse et l’élimination des facteurs organisationnels et des éléments culturels qui constituent un terreau fertile ou propice à l’émergence de comportements violents entre membres d’une même organisation de travail. Ces facteurs sont notamment l’intensification du travail, la faiblesse de l’autorité hiérarchique et la précarisation du lien d’emploi, de même que la banalisation ou la négation du phénomène, la tolérance aux incivilités et l’iniquité ou l’injustice en milieu de travail. À l’instar de la technique de l’arbre des causes utilisée dans l’investigation d’un accident de travail, les intervenants confrontés à une situation de harcèlement psychologique au travail sont invités à adopter une approche qui va au-delà des évidences premières, pour s’attaquer aux causes plus indirectes du phénomène, soit les lacunes dans le système de gestion.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".