Ethical challenges in an evolving digital communication era: coping resources and ethics trainings in corporate communications
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study is motivated to investigate the ethical challenges facing public relations professionals in today's digital communication environment. Specifically, the authors focused the research on the new ethical challenges in digital practice, the resources relied on when encountering ethical challenges and public relations professionals' efforts in seeking trainings on communication ethics. Design/methodology/approach An international online survey was designed and conducted in Canada and the USA. The final sample includes 1,046 respondents working full time in the profession of public relations and communication. In addition, the authors prespecified several demographic quotas in sampling design in order to recruit a more representative sample. Findings The research found nearly 60% of surveyed professionals reported that they faced ethical challenges in their day-to-day work, and there is a wide range of ethical challenges in digital practices. Results also revealed that professionals use various resources to deal with ethical issues. Those resources include ethical codes of practice of professional associations, ethical guidelines of their organizations and their personal values and beliefs. As common as experiencing ethical challenges, over 85% of surveyed professionals reported that they have participated in communication ethics training. However, only 30% of participants indicated that their ethics training took place in the past year. Originality/value The research provides solid evidence that the digital communication environment generates more ethical challenges, while it creates new ways of delivering content in corporate communications. Professional associations and organizations shall dedicate efforts in providing timely ethics training to PR professionals at all levels of leadership within and beyond corporate communications.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».