Dehumanization in organizational settings: some scientific and ethical considerations
Notice bibliographique
Résumé
Dehumanizing attitudes and behaviors frequently occur in organizational settings and are often viewed as an acceptable, and even necessary, strategy for pursuing personal and organizational goals. Here I examine a number of commonly held beliefs about dehumanization and argue that there is relatively little support for them in light of the evidence emerging from social psychological and neuroscientific research. Contrary to the commonly held belief that everyday forms of dehumanization are innocent and inconsequential, the evidence shows profoundly negative consequences for both victims and perpetrators. As well, the belief that suppressing empathy automatically leads to improved problem solving is not supported by the evidence. The more general belief that empathy interferes with problem solving receives partial support, but only in the case of mechanistic problem solving. Overall, I question the usefulness of dehumanization in organizational settings and argue that it can be replaced by superior strategies that are ethically more acceptable and do not entail the severely negative consequences associated with dehumanization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,064 |
| Communication savante | 0,007 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».