Les modes managériales favorisent-elles le harcèlement moral ? Une étude juridico-gestionnaire de la jurisprudence française
Bibliographic record
Abstract
Les modes managériales entraînent des modifications des pratiques organisationnelles. Ces modifications sont d’autant plus rapides que le cycle de vie des modes managériales s’accélère et se raccourcit, favorisant les changements organisationnels. Partant du lien existant entre l’organisation du travail et la santé des salariés, en particulier en matière de harcèlement moral l’objectif de cet article est d’examiner le lien entre les modes managériales et le harcèlement moral. À partir de l’analyse exhaustive de la jurisprudence, cette étude montre une relation ambivalente entre le harcèlement moral et les modes managériales. Si, en effet, il n’est pas possible d’établir une corrélation directe entre les deux, l’analyse montre que l’adoption d’une pratique à la mode entraine des changements organisationnels, qui constituent eux-mêmes un terreau fertile pour le harcèlement moral. Ces conséquences, pourtant, sont peu interrogées par la littérature sur le harcèlement, qui ignore les modes managériales, comme par la littérature sur les modes managériales, qui remet peu en question l’implémentation des pratiques et limite l’analyse à l’alternative adoption / rejet des pratiques à la mode.
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 | 0.014 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".