Do Moral Disengagers Feel Guilt and Shame? Moral Self-Condemnation Following Immoral Work Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
In the past decade, a number of studies have found a consistent, positive link between moral disengagement (Bandura, 1986) and immoral behaviors in the workplace. According to Bandura, this occurs because moral disengagement minimizes one’s anticipation of moral self- condemnation - feelings of guilt and shame that normally arise when one contemplates wrongdoing. Although research shows that moral disengagement is negatively associated with anticipatory guilt, scholars rarely consider its impact on self-condemning moral emotions after wrongdoing. In this paper, we examine the relationship between moral disengagement and experiences of guilt and shame following three types of immoral work behaviors - interpersonal deviance, (low) interpersonal citizenship behaviors (OCBI), and (low) cooperation. Across two studies using mixed methods, we find that moral disengagers experience guilt and shame following interpersonal deviance, (low) cooperation, and objectively measured cheating, but not (low) OCBI. In a third study, we show that moral disengagers exhibit greater psychological distress, turnover intentions, social loafing, and lower task performance as a result of their guilt and shame. We discuss the implications of these findings with respect to advancing moral disengagement and moral emotions theory in organizational scholarship.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».