Employee silence in the context of unethical behavior at work: A commentary
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,015 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,067 | 0,069 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».