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Enregistrement W2621210202 · doi:10.1177/0018726718809400

Inserting professionals and professional organizations in studies of wrongdoing: The nature, antecedents and consequences of professional misconduct

2018· article· en· W2621210202 sur OpenAlex
Claudia Gabbioneta, James Faulconbridge, Graeme Currie, Ronit Dinovitzer, Daniel Muzio

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHuman Relations · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisconductWrongdoingProfessional conductPublic relationsLanguage changePhenomenonProfessional associationPsychologyCriminologyPolitical scienceSocial psychologyLawEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professional misconduct has become seemingly ubiquitous in recent decades. However, to date there has been little sustained effort to theorize the phenomenon of professional misconduct, how this relates to professional organizations, and how this may contribute to broader patterns of corruption and wrongdoing. In response to this gap, in this contribution we discuss the theoretical and empirical implications of analyses that focus on the nature, antecedents and consequences of professional misconduct. In particular, we discuss how the nature of professional misconduct can be quite variegated and nuanced, how boundaries between and within professions can be either too weak or too strong and lead to professional misconduct, and how the consequences of professional misconduct can be less straightforward than normally assumed. We also illuminate how some important questions about professional misconduct are still pending, including: how we define its different organizational forms; how it is instigated by the changing nature of professional boundaries; and how its consequences are responded to in professional organizations and society more widely.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,286
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,235 · 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