An Exploration of the Dishonest Side of Self–Monitoring: Links to Moral Disengagement and Unethical Business Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
The majority of research on self–monitoring has focused on the positive aspects of this personality trait. The goal of the present research was to shed some light on the potential negative side of self–monitoring and resulting consequences in two independent studies. Study 1 demonstrated that, in addition to being higher on Extraversion, high self–monitors are also more likely to be low on Honesty–Humility, which is characterized by a tendency to be dishonest and driven by self–gain. Study 2 was designed to investigate the consequences of this dishonest side of self–monitoring using two previously unexamined outcomes: moral disengagement and unethical business decision making. Results showed that high self–monitors are more likely to engage in unethical business decision making and that this relationship is mediated by the propensity to engage in moral disengagement. In addition, these negative effects of self–monitoring were found to be due to its low Honesty–Humility aspect, rather than its high Extraversion side. Further investigation showed similar effects for the Other–Directedness and Acting (but not Extraversion) self–monitoring subscales. These findings provide valuable insight into previously unexamined negative consequences of self–monitoring and suggest important directions for future research on self–monitoring. Copyright © 2013 European Association of Personality Psychology
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».