Interpersonal Dynamics of Forgiveness
Notice bibliographique
Résumé
Although emerging scholarship has highlighted the potential benefits of workplace forgiveness, most of the research to date has failed to capture the complexity of this dynamic phenomenon; scholars typically construe forgiveness as a relatively simple prosocial victim sentiment, a passive response in reaction to the severity of the transgression and the appropriate amends of the harm-doer. In contrast, the current symposium examines forgiveness as a complex process that evolves as a result of the dynamic interplay between the transgression context (e.g., features of the offense, nature of the work context, third-party involvement) and the individuals involved (e.g., victim’s disposition, offender’s disposition, and the nature of the relationship between them). Individual victims are also not passive recipients of apologetic acts, but motivated actors who engage with their offenders to achieve specific psychological goals. Five forgiveness scholars from research teams across the globe (USA, Canada, the UK, Australia and Germany) will present their most recent empirical findings relevant to understanding forgiveness as an unfolding and dynamic process. Specifically, the research presented attempts to better capture the complex interplay between the victim, the offender, the relationship between them, and the importance of the embedded context. By tackling this complexity, all five papers expand our understanding of forgiveness, illustrating the interactions that can occur between these various factors. Following the presentations, the audience is engaged in an interactive discussion, with particular emphasis on gaining greater conceptual coherence within forgiveness research and promoting future scholarship that can better capture the complexity of the forgiveness phenomenon. Coping with Leader Social Undermining: The Role of Employee Forgiveness Presenter: Ryan Fehr; U. of Washington, Seattle Presenter: Payal Nangia Sharma; The Wharton School, U. of Pennsylvania Impediments to Forgiveness: Victim and Transgressor Attributions of Intent and Guilt Presenter: Gabrielle Adams; London Business School Presenter: M. Ena Inesi; London Business School Forgiveness as Revenge in Disguise? Offering Forgiveness to Offenders Diminishes their Moral Status Presenter: Tyler G. Okimoto; U. of Queensland Presenter: Mario Gollwitzer; Philipps U. of Marburg The Effect of Social Power and Apology on Victims' Post-Transgression Responses Presenter: Ward Struthers; York U. Presenter: Careen Khoury; York U. Presenter: Elizabeth Van Monsjou; York U. Presenter: Joshua Robert Guilfoyle; York U. Enhancing Trust and Forgiveness via Shame Displays: A Social Functional Perspective Presenter: Ivona Hideg; Wilfrid Laurier U. Presenter: Laurie J. Barclay; Wilfrid Laurier U. Presenter: Teodora Makaji; Wilfrid Laurier U.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».