Diversity climate affords unequal protection against incivility among Asian workers: The COVID‐19 pandemic as a racial mega‐threat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite longstanding recognition that organisations are open systems that are affected by the broader environments in which they are situated, scholars have rarely examined how such macrosocietal conditions may influence processes and experiences within the workplace. Integrating research on selective incivility and mega‐threats, we conceptualise the COVID‐19 pandemic as a racial mega‐threat and examine how this context may challenge organisations' efforts to promote diversity and inclusion. Specifically, we predict that the protective benefits of diversity climate against incivility, an insidious form of modern discrimination incited by the COVID‐19 pandemic, will be weaker for workers of Chinese descent compared to workers from other Asian subgroups, leading to more downstream negative outcomes for this group of workers (i.e., higher turnover intentions, poorer job performance and greater emotional exhaustion). This reflects the fact that workplaces are not impervious to the rising xenophobia toward China and Chinese people, who were particularly blamed and stigmatised for the emergence of this virus, as evident in North American society in early 2020. We found support for our predictions in a three‐wave, time‐separated study of Asian workers ( N = 248) in the US and Canada during the first wave of the pandemic.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».