When Wanting To Be Fair Is Not Enough: The Effects of Depletion and Self-Appraisal Gaps on Fair Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring that managers engage in fair behaviors is critical for the effective functioning of organizations. Previous research has focused on increasing the enactment of interactional justice (i.e., justice as a dependent variable) by enhancing managers’ willingness to be fair. Drawing upon the limited strength model of self-regulation, we argue that the enactment of interactional justice may not depend solely on managers’ willingness or motivation but also on the extent to which managers have the self-regulatory resources required to engage in these behaviors. Using four experimental studies, our results indicate that the depletion of self-regulatory resources is negatively associated with the enactment of interactional justice. Furthermore, we argue that depletion can give rise to self-appraisal gaps (i.e., individuals’ ability to accurately appraise the fairness of their behavior is hampered), which can diminish the impetus to regulate fair behaviors (i.e., diminish interactional justice). Results provide support for self-appraisal gaps as an underlying explanation for why depletion can negatively affect the enactment of interactional justice. Moreover, the negative effects of depletion can be overcome by increasing managers’ awareness that they may be overestimating the fairness of their behavior. Theoretical and practical implications are discussed.
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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 | 0,014 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».