The relationship of ethical climate to deviant workplace behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this article is to perform a literature review of the existing body of empirically‐based studies relating to the causes and implications of how the ethical climate of a company ultimately affects the incidence of workplace deviance. Design/methodology/approach The article examines the issue of ethical contexts and climates within organizations, as measured by the Ethical Climate Questionnaire developed in 1987 by Victor and Cullen , and their implications in the daily work lives of participants. The causes of unethical behaviour, including the presence of counter norms, the environment in which a firm operates, and organizational commitment, as well as the manifestation of this behaviour in the form of workplace deviance, are reviewed. Finally, current trends in preventing workplace deviance are investigated, including promoting a strong culture of ethics, and the use of “toxic handlers”, individuals who take it upon themselves to handle the frustrations of fellow employees. Findings Clearly, unethical and deviant behaviour problems are of great concern to organizations, which must take steps to solve them, at the same time as fostering strong positive ethical cultures. Feels that further studies are needed using more definitive and qualitative measurements to learn more about these behaviours. Originality/value This article would be useful to those who wish to obtain an overview of the current literature, specifically readers who do not specialize in the subject area.
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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 | 0,006 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».