How COVID‐19 can promote workplace cheating behavior via employee anxiety and self‐interest – And how prosocial messages may overcome this effect
Notice bibliographique
Résumé
Summary While scholars have debated whether environmental factors (e.g., air pollution) can prompt unethical behavior (e.g., crime), we argue that the COVID‐19 pandemic provides a unique opportunity to inform this theoretical debate by elaborating on why these effects may occur, identifying how they can be overcome, and addressing methodological issues. Drawing on appraisal theories of emotion, we argue that appraising COVID‐19 (i.e., an environmental factor) as a threat can elicit anxiety. This can focus employees on their own self‐interest and prompt cheating behavior (i.e., unethical workplace behavior). However, we propose that these detrimental effects can be attenuated by prosocial messages (i.e., highlighting the meaningful and positive impact that employees' work can have on others). Our predictions were supported using a two‐wave survey ( N = 396) and an experiment ( N = 163) with samples of full‐time employees during the COVID‐19 pandemic. Theoretically, our studies inform this ongoing debate by highlighting the importance of state anxiety and self‐interest as key mechanisms and that drawing peoples' attention towards others can serve as a boundary condition. Practically, we provide insight into the ethical costs of COVID‐19 in the workplace and identify a simple yet effective strategy that organizations can use to curtail workplace cheating behavior.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».