Le rôle de l’identité professionnelle et sa fragilisation dans l’adoption de réponses agressives dans les métiers spécialisés des secteurs de la construction et manufacturier
Bibliographic record
Abstract
Très peu d’études se sont intéressées aux facteurs prédisposant aux réponses agressives dans les métiers spécialisés, particulièrement dans les secteurs de la construction et manufacturier. De plus, une importante limitation des études actuelles est l’omission de l’identité professionnelle dans l’étude de l’adoption de réponses agressives. Cet article vise à examiner le rôle de l’identité professionnelle et sa fragilisation sur les réponses agressives dans les métiers spécialisés. Les réponses agressives englobent la déviance interpersonnelle, le sexisme hostile ainsi que les sentiments de colère et d’hostilité. Les données ont été collectées à l’aide d’un questionnaire administré à 282 travailleurs dans les métiers spécialisés. Les résultats des analyses multiniveaux, en considérant les variations entre les 54 équipes, suggèrent des effets directs entre un fort sentiment d’identification et le sexisme hostile. Les résultats associent aussi l’aspect d’une faible intégration des différences, dans la culture de métiers, avec la déviance interpersonnelle. De plus, des demandes de travail et l’insécurité d’emploi sont associées aux sentiments de colère et d’hostilité, alors qu’un soutien social élevé s’associe à moins de déviance interpersonnelle. Enfin, l’aspect du sexe et du genre enrichit l’interprétation des résultats en mettant en lumière le rôle central des masculinités. La masculinité des travailleurs s’associe à la déviance interpersonnelle, au sexisme hostile ainsi qu’aux sentiments de colère et d’hostilité, alors que la féminité des travailleurs s’associe à moins de sentiments de colère et d’hostilité.
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 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".