The Contaminating Effects of Building Instrumental Ties
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine the consequences of social networking for an individual’s morality, arguing that the content and approach of networking have different implications for how a person feels during the development and maintenance of social ties. We focus in particular on professional-instrumental networking: the purposeful creation of social ties in support of task and professional goals. Unlike personal networking in pursuit of emotional support or friendship, and unlike social ties that emerge spontaneously, instrumental networking in pursuit of professional goals can impinge on an individual’s moral purity—a psychological state that results from viewing the self as clean from a moral standpoint—and thus make an individual feel dirty. We theorize that such feelings of dirtiness decrease the frequency of instrumental networking and, as a result, work performance. We conducted four studies using both field and laboratory data from different populations to investigate the psychological consequences of networking behaviors. Two experiments provide support for a causal relationship between instrumental networking for professional goals, feeling dirty, and need for cleansing. A survey study of lawyers in a large North American business law firm offers correlational evidence that professionals who experience feelings of dirtiness from instrumental networking, relative to those who do not, tend to engage in it less frequently and have lower job performance. With regard to sources of variability in dirtiness from instrumental networking for professional goals, we document that when those who engage in such networking have high versus low power, they experience fewer feelings of dirtiness. An additional experimental study constructively replicates this finding.
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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 | 0,010 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».