Toutes les formes d’abus en milieu de travail ont-elles les mêmes incidences sur la santé des travailleurs ?
Bibliographic record
Abstract
Les formes d’abus en milieu de travail sont multiples. Parmi elles, on retrouve l’incivilité, la discrimination, le harcèlement (en général), le harcèlement sexuel, l’intimidation, l’agression physique, le leadership abusif, ainsi que le climat organisationnel tolérant les abus. Sur la base des gestes impliqués, certaines formes d’abus sont qualifiées d’intensité faible (p. ex. l’incivilité), modérée (p. ex. l’intimidation) ou élevée (p. ex. l’agression physique). L’objectif de cette recension des écrits est de déterminer si ces différentes formes d’abus ont des incidences qui diffèrent en importance en ce qui a trait à la santé des travailleurs qui en sont victimes. Une recension des études quantitatives de synthèse ayant porté sur chacune de ces formes d’abus a été réalisée. Douze méta-analyses ont été répertoriées. L’analyse comparative des effets et de leurs intervalles de confiance montre qu’en général, les différentes formes d’abus ne se différencient pas quant aux liens observés sur la santé psychologique (p. ex. l'épuisement, la dépression, le stress, le bien-être, les émotions positives et négatives) et la santé physique (p. ex. les tensions physiques, les problèmes de sommeil). Les quelques différences relevées invalident l’hypothèse que l’intensité présumée des formes d’abus est associée à la taille des effets observés. Sur le plan pratique, les organisations et gestionnaires devraient ainsi porter attention à chacune de ces formes d’abus, qui semblent toutes préjudiciables pour les travailleurs. Sur le plan scientifique, l’analyse réalisée est originale dans la mesure où elle a permis de rassembler des travaux de synthèse sur huit formes d’abus qui proviennent de littératures distinctes et qui n’avaient jamais été comparées, à notre connaissance.
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 | 0.009 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".