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Enregistrement W4286716351 · doi:10.1111/beer.12464

A deontic perspective on organizational citizenship behavior toward the environment: The contribution of anticipated guilt

2022· article· en· W4286716351 sur OpenAlexaff
Nicolas Raineri, Corentin Hericher, Jorge Humberto Mejía‐Morelos, Pascal Paillé

Notice bibliographique

RevueBusiness Ethics the Environment & Responsibility · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeontic logicCorporate social responsibilitySocioemotional selectivity theoryOrganizational citizenship behaviorPsychologySocial psychologyConscienceArgument (complex analysis)CitizenshipPerspective (graphical)Structural equation modelingSocial responsibilityPublic relationsPolitical scienceOrganizational commitmentEpistemologyDevelopmental psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study draws on deontic justice theory to examine an unexplored socioemotional micro‐foundation of corporate social responsibility (CSR), namely anticipated guilt, in an effort to improve our understanding of employees’ moral reactions to their organization’s CSR. We empirically investigate whether environmental CSR induces anticipated guilt (i.e., concerns about future guilt for not contributing to organizational CSR) leading to organizational environmental citizenship behavior. We also consider two boundary conditions related to the social nature of anticipated guilt: line manager support for the environment and negative environmental group norms. To test our hypotheses, we analyzed data from a convenience sample of 503 managers working in Mexican organizations, using Latent Moderated Structural equation modeling. Overall, our results support the deontic argument that employees care about CSR because CSR embodies moral concerns. Specifically, our findings show that efforts to avoid a guilty conscience increase when the line manager provides increased resources and control to act for the environment, and when group members do not care for the environment, suggesting that employees feel they have to compensate for their group’s moral failure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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