When is Enough, Enough? Insights on Career Implications of Being Treated Unfairly at Work
Notice bibliographique
Résumé
Despite the prevalence of individuals experiencing unfairness at work in many different forms across the globe, we know little about how being treated unfairly has implications for one’s career success. Without this knowledge, we are ill equipped to advise individuals who are treated unfairly on best practices for managing their situations in ways that will limit potential damage to their careers. This symposium includes three papers, each of which investigates mistreatment or unfairness at work within a specific context: abusive supervision, the 'dark' side of friendship, and knowledge theft. We integrate these contexts here with two central objectives: 1) to understand how exposure to mistreatment or unfairness affects individuals’ career-related outcomes, and 2) to understand when, why, and how individuals should act to effectively manage their experiences. Importantly, all papers highlight some of the perceived career-related costs associated with acting or failing to act when responding to unfairness or mistreatment at work. By providing insight on the mechanisms involved with action or inaction, we contribute new knowledge to the field that will inform individuals on how to protect their careers when they are exposed to mistreatment or unfairness in the workplace. When is Enough, Enough? Insights on Career Implications of Being Treated Unfairly at Work Presenter: Paulien D’Huyvetter; KU Leuven Presenter: Marijke Verbruggen; KU Leuven Presenter: Gina Gaio Santos; School of Economics and Management, U. of Minho, Braga, Portugal Presenter: Ryan M. Vogel; Fox School of Business, Temple U. Presenter: David Zweig; U. of Toronto Presenter: Alycia Marie Damp; U. of Toronto
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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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».