Broadening Our Understanding of ""Doing Justice"" in Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Many of society’s pressing challenges — conflict, discrimination, well-being — can be linked to injustice within organizations. Effectively addressing workplace injustice requires scholars to broaden our understanding of what it means to “do justice” in organizations. In this symposium, we aim to “broaden our sight” (Academy of Management, 2020) by bringing together a diverse panel of leading scholars who are tackling critical questions related to the obstacles and challenges associated with fostering justice and fairness in the workplace. Using disparate methodologies (e.g., experiments, field studies, interviews) and theoretical frameworks (e.g., appraisal theory, fairness theory, goal prioritization, moral disengagement), our presenters provide insight into (a) the situational factors that can impact whether managers act justly, (b) who is likely to enact justice and the role of emotions in the process of enactment, (c) how managers make sense of having acted unjustly, (d) how perceptions of unfairness can stem from a mismatch between the amount of trust one desires and receives, and (e) the process by which managers are personally blamed and held accountable for unfair situations. The symposium will conclude with an interactive discussion that highlights key themes and directions for future research as well as practical insights into how managers and organizations might promote fairer workplaces by encouraging justice enactment among managers and effectively managing fairness for employees. Are Managers Strategic About Behaving Fairly? Subordinate Uncertainty and Manager Fairness Enactment Presenter: Midori Nishioka; U. of Waterloo Presenter: James W. Beck; U. of Waterloo Presenter: Ramona Bobocel; U. of Waterloo Understanding Interpersonal Justice Enactment by Integrating the ‘Who’ and the ‘Why’ Presenter: Annika Hillebrandt; Ted Rogers School of Management, Ryerson U. Presenter: Maria Francisca Saldanha; UCP - Católica Lisbon School of Business & Economics Presenter: Daniel Brady; Wilfrid Laurier U. Quo Vadis? Three Moral Journeys of Justice Enactment During Organizational Change Presenter: Julia Zwank; EBS Presenter: Marjo-RIitta Diehl; EBS International U. Presenter: Marion Fortin; U. of Toulouse I, Capitole Under, Over, or “Just Right”? The Fairness of (In)congruence Between Trust Wanted and Trust Received Presenter: Michael Baer; Arizona State U. Presenter: Emma Laier Frank; U. of Georgia Presenter: Fadel Khalil Matta; U. of Georgia Presenter: Margaret M. Luciano; Arizona State U. Presenter: Edward McClain Wellman; Arizona State U. Gendered Blame and its Implications for Managers in the Aftermath of Unfair Situations Presenter: Christianne Varty; Wilfrid Laurier U. Presenter: Laurie Barclay; Wilfrid Laurier U. Presenter: Daniel Brady; Wilfrid Laurier U.
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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 | 0,033 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,109 |
| Communication savante | 0,028 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».