La virtualisation des communications en contexte de travail hybride : un effet d’entraînement ou de réduction des comportements hostiles ?
Bibliographic record
Abstract
Depuis la pandémie, un nombre croissant d’employés travaillent partiellement ou totalement à distance et en présentiel selon leur volonté ou des balises définies par leur employeur. Cette étude explore (1) les liens entre l’adoption de ces modes de travail qualifiés d’« hybride » (un changement d’organisation du travail important qui a modifié, entre autres, les lieux, les heures et la charge de travail) et diverses formes de comportement hostiles parmi le personnel ; (2) les moyens de prévenir et contrer l’émergence de comportements hostiles dans un contexte de travail hybride appelé à s’intensifier. Notre revue des écrits et les résultats de nos entrevues menées auprès d’experts montrent que les modes de travail hybride, avec la virtualisation accrue des relations de travail, ont des incidences mitigées sur les comportements hostiles : ils peuvent agir comme un accélérateur tout comme inhibiteur selon les facteurs pris en compte. D’une part, la virtualisation accrue des relations entre le personnel augmenterait la portée des cas de harcèlement psychologique comme les gestes hostiles peuvent se poursuivre et s’étendre pour la victime en dehors de la présence physique de l’agresseur. D’autre part, la distanciation physique qu’entraîne une virtualisation accrue des relations interpersonnelles peut aussi avoir un effet réducteur sur les rapports hostiles au travail. Cependant, le contexte de travail à distance a des incidences manifestes sur l’augmentation du nombre de dénonciations ou de plaintes, puisqu’il est plus facile d’obtenir des preuves matérielles. Nos résultats décrivent aussi l’importance du soutien offert par les employeurs et les superviseurs pour prévenir l’émergence de comportements hostiles en contexte de travail hybride à l’aide de divers moyens : adopter ou réviser les règles ou les politiques, réviser les modes de direction et supervision, maintenir la communication et clarifier les attentes, exercer une vigie et intervenir face aux incivilités, conflits et mal-être. Précis Cette étude explore les conséquences du recours massif aux modes de travail hybride sur l’adoption de divers comportements hostiles et sur les moyens de les prévenir. Nos entrevues menées auprès d’experts montrent que la virtualisation accrue des communications en contexte de travail hybride a des incidences mitigées sur le nombre et le type de comportements hostiles, mais qu’il a des effets manifestes sur le nombre et l’objet des dénonciations ou plaintes. Nos résultats décrivent l’importance du soutien offert par les employeurs et les superviseurs pour prévenir l’émergence de comportements hostiles en contexte de travail hybride. Les apports de ces résultats sur les plans théoriques et pratiques sont mis de l’avant.
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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".