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Enregistrement W2328260927 · doi:10.5465/ambpp.2014.13653symposium

Moral Psychology at Work: Using Moral Psychology to Understand Organizational Problems

2014· article· en· W2328260927 sur OpenAlexaboutno aff
David M. Mayer, Madeline Ong

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyProsocial behaviorSocial cognitive theory of moralityGeneralizability theoryIndustrial and organizational psychologyMoral disengagementOrganizational behaviorBusiness ethicsSocial psychologyContext (archaeology)Moral reasoningPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this symposium, we draw from moral psychology to understand problems faced by business organizations and the people working in them. In the past decade, the field of moral psychology has grown exponentially. Moral psychology researchers, who typically conduct their research in a lab with undergraduate samples, investigate how moral biases and other individual differences influence individuals’ moral perceptions, decisions, and behavior. In contrast, organizational researchers investigating organizational problems related to ethics are generally more interested in the organizational environment and other factors that influence individuals’ work-related unethical (or prosocial) behavior. In contrast to the dominant approach in moral psychology research, the papers in this symposium embed moral psychology theories within an organizational context in order to better understand organizational problems. The papers do this primarily through including working adult samples, experiments embedded within an issue relevant for organizations, and/or surveys or archival data from organizations. Collectively, the five presentations in the symposium depart from much of moral psychology that has used lab experiments with undergraduates making hypothetical decisions. Although we believe lab experiments typically generalize to other contexts, we hope our symposium stimulates further research on how moral psychology theory and research can be embedded in the organizational environment. Particularly, we hope that by bringing an organizational lens to moral psychology, we can not only enhance generalizability, but can also identify novel boundary conditions and theoretical mechanisms while addressing important ethical problems in organizations. Does Working For A Socially Responsible Organization Make Employees More Or Less Prosocial? Presenter: Madeline Ong; U. of Michigan Presenter: David Mayer; U. of Michigan Presenter: Leigh Plunkett Tost; U. of Michigan, Ann Arbor Dangerous Expectations: Breaking Rules To Resolve Cognitive Dissonance Presenter: Celia Moore; London Business School Presenter: Wiley Wakeman; London Business School Why Are Do-Gooders Seen As Immoral? Formal Leadership Position And Perceptions Of Moral Rebels Presenter: Ned Wellman; Arizona State U. Presenter: David Mayer; U. of Michigan Presenter: Daniel Scott DeRue; U. of Michigan Presenter: Kathleen Grace; U. of Michigan The Contaminating Effects Of Building Instrumental Ties: How Networking Can Make Us Feel Dirty Presenter: Tiziana Casciaro; U. of Toronto Presenter: Maryam Kouchaki; Harvard U. Presenter: Francesca Gino; Harvard U. Cheating On Expenses: Evidence From The Field Presenter: Francesca Gino; Harvard U. Presenter: Lamar Pierce; Washington U. in St. Louis Presenter: Lisa L Shu; Northwestern Kellogg School of Management

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,017
Communication savante0,0120,016
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,355
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,097 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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