A Critical Analysis of the Conceptualization and Measurement of Organizational Justice: Is It Time for Reassessment?
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a historical review of the conceptualization and measurement of organizational justice. We demonstrate how, over time, a dominant norm for conceptualizing and measuring justice has emerged. We posit that although consistent conceptualization and measurement across justice studies can enable the accumulation of knowledge, if the dominant approach is incomplete, this can impede the accumulation of knowledge and risk construct reification. We suggest that these risks are high given that (a) contemporary approaches to measuring fairness perceptions fail to capture the full domain of organizational justice as it was initially conceptualized by early scholars; (b) despite a foundation of “classic” theories, our field has yet to systematically map the justice domain; and (c) the normative operationalizations of organizational justice are based on observations that predate the 21st century workplace. We offer suggestions for future research and new approaches to assessing workplace fairness. Our paper’s goal, ultimately, is to reconsider how justice is conceptualized and measured so that the findings obtained from future empirical justice studies can go beyond the constraints of the current paradigm.
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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 | 0,118 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,118 |
| Communication savante | 0,021 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,032 |
| 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 ».