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Record W4415851311 · doi:10.4000/14znr

Violences sexuelles au travail : prévenir, réparer et… transformer les milieux de travail ? État des lieux au Québec

2025· article· W4415851311 on OpenAlexaboutno aff
Rachel Cox, Dalia Gesualdi-Fecteau, Anne-Marie Laflamme

Bibliographic record

VenueRevue de droit comparé du travail et de la sécurité sociale · 2025
Typearticle
Language
FieldSocial Sciences
TopicSexual Assault and Victimization Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGender identitySexual abusePerspective (graphical)Context (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, le droit régissant les violences à caractère sexuel dans le cadre du travail est fortement morcelé. De telles violences constituent une atteinte au droit à l’égalité des femmes et des personnes issues de la diversité sexuelle et de genre. En même temps, elles sont susceptibles de causer une atteinte à la santé et à la sécurité des travailleuses et travailleurs, ainsi que de constituer une violation de leur droit à un milieu de travail exempt de harcèlement psychologique. Pour donner suite aux constats d’un Comité d’expertes chargé d’analyser les recours en matière de harcèlement sexuel et d’agressions sexuelles au travail, en 2024, l’adoption de la Loi visant à prévenir et à combattre le harcèlement psychologique et la violence à caractère sexuel visait à améliorer le régime de prévention ainsi que la cohérence et l’efficacité des recours pour les personnes victimes. Même si cette réforme renforce à certains égards la superposition de régimes distincts, par sa perspective conjuguée de transformation structurelle et de réparation pour les personnes victimes, elle représente une avancée significative dans la lutte contre les violences à caractère sexuel dans le cadre du travail.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.441
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0050.006
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.289 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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