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World File Search System欺凌
尊重的工作场所政策
骚扰是令人反感的或不受欢迎的行为，评论，欺凌或应有的行动或应合理地知道的行为，将冒犯或羞辱另一个人，或不利地影响另一个人的健康和安全。这可以包括单一事件或一系列事件，这些事件本质上可以是歧视性的，也可以是非歧视性的，旨在恐吓，冒犯，退化或羞辱某个特定的人或群体。骚扰包括种族，宗教信仰，肤色，身体残疾，年龄，祖先，起源地，婚姻状况，收入来源，家庭状况，家庭状况，性别认同，性别认同，性别表达和性取向以及性良好或性良好或进步或性别验证或进步或进步或进步或进步，骚扰包括行为，评论，欺凌或行动。行为，评论，欺凌或行动无需故意构成骚扰，也不需要针对特定的个人或团体。MEG不容忍骚扰。
策略
根据《工人赔偿法》，所有雇员都有权获得无欺凌和骚扰的工作场所。除了其立法（《工人赔偿法》）外，该省通过Worksafe BC制定了政策，旨在创建和维护一个尊重，无骚扰的工作场所。很重要的是，这不是一个“仅雇主”的问题：卑诗省Worksafe制定了三组不同的政策：一套针对雇主，一个用于主管，一个用于雇员，包括对旁观者的“报告义务”，这些旁观者知道对他人的潜在欺凌/骚扰。共同，立法和政策提高了对工作场所中每个人的尊重。也就是说，BC Worksafe BC都希望所有个人，无论其职位如何，都负责维持尊重的工作场所。没有一个人或团体可以期望另一个“解决”工作场所的负面影响或毒性。相反，每个人都应该以建设性和积极的方式共同努力，以尽早解决工作场所冲突，并尽一切努力防止工作场所的骚扰和欺凌。
2024 年 6 月 3 日 国防部人事和战备审计长、空军部副部长备忘录 主题：评估
本备忘录旨在通知您，我们计划于 2024 年 6 月开始主题评估。本次评估的目的是确定空军行动的有效性，以确定和制定行动计划，以根据联邦和国防部的政策应对军人性骚扰、欺凌和欺凌行为。我们可能会在评估过程中修改目标，我们也会考虑管理层对附加或修订目标的建议。我们计划根据廉政和效率监察长委员会的“检查和评估质量标准”进行此次评估。
麻疹，腮腺炎，风疹（MMR）国家呼叫/召回预告
员工调查和劳动力数据反映了NHS员工的生活经验表明，我们还有更多要做的事情要做，然后我们可以说包容性的工作场所环境是NHS 5的常态。例如，妇女占NHS劳动力的77％，但在6级高级工作中的代表性不足。仅超过24％的劳动力来自黑人和少数族裔（BME）背景，但在工作生活的许多方面面临歧视，2022年2022年劳动力种族平等标准（WRES）数据显示，黑人和少数族裔（BME）员工中有27.6％的员工经历了其他年年级的欺凌，骚扰或虐待。 NHS员工调查以及劳动力残疾平等标准（WDES）表明，与一般人群相比，NHS中的残疾人员人数不足。NHS员工调查数据显示，有25％的残疾人员遭受了同事的欺凌，而非残疾人员工中有16.6％。同样，我们的LGBT+同事中有23.5％面临欺凌和骚扰，而异性恋人员中有17.9％。
使用机器学习在社交媒体上进行进攻性语言检测
摘要 - 本研究论文探讨了社交网络领域内的网络欺凌检测的关键问题，并对各种机器学习和深度学习技术进行了全面检查。该研究通过使用标准指标进行严格评估来研究这些方法的性能，包括准确性，精度，召回，F-MEAC和AUC-ROC。这些发现突出了深度学习模型的显着功效，尤其是双向长期记忆（BILSTM）体系结构，始终优于各种分类任务的替代方法。混乱矩阵和图形表示进一步阐明了模型性能，强调了基于Bilstm的模型的显着能力，可以准确识别和对网络欺凌实例进行分类。这些结果强调了高级神经网络结构在捕获在线仇恨言论和进攻内容的复杂性方面的重要性。这项研究通过促进对网络欺凌的早期识别和缓解来促进更安全，更具包容性的在线社区的宝贵见解。未来的调查可能会探讨混合方法，附加功能集成或实时检测系统，以进一步完善和推进解决这一关键社会关注的最新问题。
公平工作第一份工会声明......
• 我们鼓励加入工会。 • 我们参与建设性对话，进行集体谈判。 • 我们参与建设性对话，解决工作场所问题和纠纷。 • 在制定政策时，工会始终得到通知和咨询。 • 我们对欺凌和/或骚扰采取零容忍态度。我们有反欺凌和骚扰政策，并有经过培训的反骚扰顾问。他们是员工进行安全和保密讨论的第一联系人。 • 我们定期进行调查，以了解员工的观点。 • 我们提供与高级管理层接触的机会。这促进了开放和透明的文化。 • 我们通过各种沟通渠道与个人和团队进行正式和非正式的员工参与，并进行发展讨论。
审查陆军为防止和应对骚扰士兵所做的努力（项目编号 D2023-D0DIEM-0140.000）
2023 年 7 月 12 日 致国防部人事和战备审计长、陆军部副部长的备忘录 主题：审查陆军防止和应对骚扰士兵的努力（项目编号D2023-D0DIEM-0140.000） 本备忘录旨在通知您，我们计划于 2023 年 7 月开始主题审查。本次审查的目的是根据联邦和国防部的政策，确定陆军为防止和应对骚扰士兵（包括性骚扰、欺凌和欺凌）而采取的行动的有效性。我们可能会在审查过程中修改目标，我们也会考虑管理层对附加或修订目标的建议。我们计划根据廉政和效率监察长委员会“联邦监察长办公室质量标准”进行此次审查。
推荐引用 推荐引用 Simpson, Jesse D.，“人工智能和图论在网络欺凌中的应用”（2020 年）。密歇根州立大学研究生论文。3535。https://bearworks.missouristate.edu/theses/3535
网络欺凌是当今在线社交媒体中持续存在的破坏性问题。辱骂用户利用社交媒体向无辜的社交媒体用户发送帖子、私人消息、推文或图片，进行网络骚扰。检测和预防网络欺凌案件至关重要。在这项工作中，我分析了多种机器学习、深度学习和图形分析算法，并探索了它们的适用性和性能，以寻求一个强大的网络欺凌检测系统。首先，我评估了机器学习算法支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、决策树和逻辑回归的性能。这产生了积极的结果，并获得了 86% 以上的准确率。使用进化算法实现了进一步的增强，从而改善了机器学习模型的整体结果。深度学习算法是下一个实验，其中从训练时间和性能方面监测效率。接下来，进行了循环神经网络和分层注意力网络的分析，准确率达到 82%。最终的研究项目使用图形分析来探索不同社交媒体用户之间的关系，并分析发现发布攻击性消息的用户的连通性和社区。