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Enregistrement W2884420191 · doi:10.1037/xap0000181

Disadvantaged but not dissatisfied: How agency ameliorates negative reactions to unequal pay.

2018· article· en· W2884420191 sur OpenAlex

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

RevueJournal of Experimental Psychology Applied · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensBooth University College
Organismes subventionnairesUniversity of Chicago
Mots-clésGenerosityAgency (philosophy)PsycINFODisadvantagedFeelingSocial psychologyPsychologySense of agencyApplied psychologyEconomicsMEDLINEPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workers tend to be dissatisfied when their peers receive more than them for doing the same work. The fear of creating such dissatisfaction may cause leaders in organizations to waste resources that cannot be allocated equally between their workers. Here we explore the effectiveness of a procedure designed to reduce such waste by empowering workers with the agency to decide whether or not to pay other workers more. We predict that workers' sense of agency reduces their dissatisfaction with others' better outcomes. Seven studies supported this prediction by demonstrating that agentic participants, who were involved in creating allocations, tended to be more satisfied with others' better outcomes than nonagentic participants, who were not involved in creating allocations. Longitudinal lab studies, measuring real behavior, showed that agentic participants remained more satisfied than nonagentic ones even five weeks after their initial decision. The findings provided evidence for two mechanisms underlying the effect: increased feelings of generosity, and reduced perception of unfairness. We found that the agency procedure was comparable with other fair procedures in its ability to improve worker satisfaction. We discuss our findings in relation to the literatures on social preference, fairness, and voice, and highlight the implications for organizational efficiency. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,356 · 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