Ethical champions, emotions, framing, and team ethical decision making.
Notice bibliographique
Résumé
Research has offered a pessimistic (although limited) view regarding the effectiveness of ethical champions in teams and the social consequences they are likely to experience. To challenge this view, we conducted two multimethod (quantitative/qualitative) experimental studies in the context of entrepreneurial team decision-making to examine whether and how an ethical champion can shape team decision ethicality and whether ethical champions experience interpersonal costs. In Study 1, we found that confederate ethical champions influenced team decisions to be more ethical by increasing team ethical awareness. Focusing on the emotional expressions of ethical champions, we found that sympathetic and angry ethical champions both increased team decision ethicality but that angry ethical champions were more disliked. Analysis of team interaction videos further revealed moral disengagement in team discussions and the emergence of nonconfederate ethical champions who used business frames to argue for the ethical decision. Those emergent phenomena shifted our focus, in Study 2, to how ethical champions framed the issues and the mediating processes involved. We found that ethical champions using ethical frames not only increased team ethical awareness but also consequently reduced team moral disengagement, resulting in more ethical team decisions. Ethical champions using business frames also improved team decision ethicality, but by increasing the perceived business utility of the ethical decision. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».