Are gossipers looked down upon? A norm-based perspective on the relation between gossip and gossiper status.
Notice bibliographique
Résumé
While some scholars regard workplace gossip as norm-violating behavior that costs gossipers status, others suggest that gossip clarifies organizational norms and thereby increases gossiper status. Integrating gossip literature with norm research, we develop a model to distinguish positive gossip from negative gossip and theorize their independent and joint effects on gossiper workplace status via peers' perceptions of norm violation and norm clarification-two concurrent but countervailing mechanisms. We hypothesize that positive gossip relates positively to norm clarification perceptions but negatively to norm-violation perceptions, whereas negative gossip relates positively to both norm clarification and norm-violation perceptions. Interactively, positive gossip weakens the norm-violation effects of negative gossip on gossiper status, and each type of gossip replaces the norm clarification effects of the other type of gossip on gossiper status. These hypotheses were largely supported in a 2 × 2 between-subjects experiment with 345 full-time employees (Study 1), a three-wave field survey with data from 192 full-time employees (Study 2), and a round-robin field survey with data from 287 focal employees and 1,075 of their team members embedded in 87 teams (Study 3). Three additional studies reported in the supplementary materials revealed contingencies of the hypotheses: The hypotheses received support with a different experimental manipulation (Study 4), and the hypothesized norm-violation effect of negative gossip was not contingent on gossip content (target's self-serving vs. nonself-serving behavior, Study 5) but gossip intention such that the effect became nonsignificant when gossip intention was group-serving (cf. self-serving, Study 6). (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».