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Enregistrement W2509110992 · doi:10.1177/2397002216649856

Employee silence in the context of unethical behavior at work: A commentary

2016· article· en· W2509110992 sur OpenAlexafffund
Karen Harlos

Notice bibliographique

RevueGerman Journal of Human Resource Management Zeitschrift für Personalforschung · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesUniversity of Winnipeg
Mots-clésSilenceSociologyContext (archaeology)Employee voicePsychologyPublic relationsSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This special issue of the German Journal of Human Resource Management reflects and reinforces the growing global interest in organizational studies of employee silence. Attention to this multidimensional concept has been steady since its introduction as the withholding of expressed evaluations of work circumstances to persons able to effect change with two initial dimensions - quiescent silence (fear and anger-based) and acquiescent silence (futility and resignation-based) - following unjust events (Pinder & Harlos, 2001). However, an unprecedented confluence of trends across law, justice, and governance worldwide underlies current strong concern about employee silence of ethical issues in organizations, including how we understand (un)ethical work behavior and protection for employees, organizations, and society. To sustain interest and impact, rigorous and relevant research is needed. This calls for intellectual diversity and open-mindedness to spur studies of employee silence while resisting paradigmatic isolation or privilege, concept proliferation and confusion, level-of-analysis slippage (e.g., equating employee silence with organizational silence), and other challenges. Advancing employee silence-ethics linkages depends on expanding theories using multiperspective, integrative approaches and testing models that span social, cognitive, and emotional elements in processes of silence. Better knowledge of employee silence promises a more healthy and motivated workforce, more successful and sustainable organizations, and more vibrant and engaged societies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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