Notice bibliographique
Résumé
We have all worked with them - colleagues who get ahead by taking credit for another person’s work or who take our ideas and present them as their own. For anyone on the receiving end of this behavior, it can feel as though a theft has occurred. As with a theft of physical goods, a theft of ideas can elicit highly negative reactions and behaviors. However, despite widespread acknowledgement that people have their ideas and work efforts stolen, this phenomenon is yet to be studied empirically. We explore the concept of knowledge theft – the deliberate act of claiming unjustified ownership of the work contributions of another – and propose that the central and defining features for those who experience knowledge theft are loss of knowledge and the loss of acknowledgement or recognition for that knowledge that would have otherwise been received if not claimed by another. We then present four studies establishing the validity and reliability of a measure of knowledge theft, differentiating it from other deviant workplace behaviors, and demonstrating the incremental validity of knowledge theft in predicting relationships with a variety of negative work-related outcomes. Additionally, we find that the relationship between knowledge theft and negative workplace outcomes is exacerbated when the degree of loss perceived by targets is greater. Our research lays the foundation for further study of knowledge theft from the perspective of targets who lose out on the recognition for their ideas and efforts and from perpetrators who steal ideas and recognition from others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».