Notice bibliographique
Résumé
Purpose Cyber incivility is a form of unsociable speech and a common daily workplace stressor. The purpose of this paper is to explore the impact of cyber incivility on non-profit leaders in Canada and share an intimate portrait of their personal experiences and perceptions. Design/methodology/approach The study advances our understanding of how qualitative methods can be introduced into the study of a phenomenon which has been broadly examined in a positivist tradition. The paper draws epistemologically and methodologically on a fusion of critical discourse analysis and auto-ethnography to present emic and experiential insights. Findings The findings offer three conceptual contributions: to introduce a novel qualitative method to a dynamic field of study; to advance a critical dimension to our understanding of cyber incivility; and to explore the challenges which emerge when qualitative research must draw largely on positivist, quantitative literature. Additionally, this paper makes three contributions to our understanding of cyber incivility: by introducing organizational context conditions which encourage incivility; by identifying commonalities between incivility and bullying, by challenging the existing taxonomy; and by examining the personal experiences of non-profit leaders in Canada (in operationalized settings). Originality/value Quantitative analysis has been limited to the relationship between supervisor and employee and consisted mostly of cross-sectional self-report designs, online surveys and experimental manipulation in simulated workplace environments. This study serves up a deeper analysis from within organizational environments.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».