Post‐traumatic stress disorder and hiring: The role of social media disclosures on stigma and hiring assessments of veterans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A significant percentage of veterans suffer from post‐traumatic stress disorder (PTSD). Veterans are often directed to social media platforms to seek support during their transition to civilian life. However, social media platforms are increasingly used to aid in hiring decisions, and these platforms may make veterans’ PTSD more discoverable during the hiring process. Based on social identity theory and identity management theory, the integrated suspicion model, and the stigma literature, we conducted four studies that examine veterans’ PTSD disclosures on social media and the consequences in the hiring process. Study 1 suggests that 16%–34% of veterans included cues related to PTSD status on social media. Study 2, based on 290 upper‐level business students, shows that veterans with PTSD were more stigmatized than veterans without PTSD, and stigmatization is associated with more suspicion and lower hiring‐related ratings (of expected task performance, expected organizational citizenship behaviors (OCB), expected counterproductive work behaviors (CWB), and intention to interview). Study 3, based on 431 working professionals with hiring experience, further supports relationships from Study 2. Study 4, based on 298 working professionals, identifies peril (i.e., perceptions regarding danger) as an additional mediator for the effects of PTSD on hiring‐related ratings. In sum, we identify and explore the identity management conundrum that social media disclosure poses for veterans with PTSD in the hiring process and discuss potential remedies and avenues for future research.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».