Bibliographic record
Abstract
L’analyse du contentieux du harcèlement moral pose des questions de recherche auxquelles la méthode juridique ne permet pas toujours de répondre. Les trop rares études contentieuses portent davantage sur la mobilisation des règles que sur les facteurs de la décision du juge. Les méthodes de l’épidémiologie qui permettent une description détaillée et une analyse des éléments associés aux décisions du juge peuvent offrir un point de vue original sur le contentieux. À partir de la base JURICA, nous avons décrit les arrêts des cours d’appel d’Aquitaine (France) de l’année 2011 traitant de situations de harcèlement moral au travail et mis en évidence les éléments associés à sa reconnaissance par le juge. Parmi les 136 arrêts identifiés comme traitant spécifiquement du harcèlement moral, dans 38 cas la qualification a été retenue par le juge. Cette qualification était plus fréquente quand la victime était une femme, lorsqu’une consultation avec un médecin avait mené à un arrêt maladie, lorsqu’une discrimination ou des nuisances liées au management avaient été évoquées.
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 | 0.026 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".