Moral Foundations, Himpathy, and Punishment Following Organizational Sexual Misconduct Allegations
Notice bibliographique
Résumé
We build on deontic justice and moral foundations theories to shed light on responses to sexual misconduct at work by proposing a model that explains why some third parties punish accusing victims and support alleged perpetrators. We theorize that when third parties are given conflicting he-said, she-said information, they intuitively evaluate organizational injustice based on moral values. We further theorize that binding moral foundations (loyalty, authority, purity) give rise to sympathy toward men accused of sexual misconduct and anger toward female accusers. Across five studies (total n = 5,413) utilizing archival, field, and vignette designs, we examined third-party responses to sexual misconduct accusations ranging in severity across several industries. Third-party endorsement of binding moral foundations was linked to increased perpetrator-directed sympathy and victim-directed anger (Studies 1–4). These emotions jointly mediated the relationship between binding values and credibility perceptions of the accusing victim and the alleged perpetrator (Studies 2 and 3). Moreover, victim credibility was negatively associated with social sanctions and punishment severity levied toward the accusing victim, and perpetrator credibility was negatively associated with the same punishment outcomes for the alleged perpetrator (Studies 3 and 4). In Study 5, we found that managers framing the accusing victim as disloyal exacerbated negative judgments and emotions toward the victim and positive judgments and emotions toward the perpetrator for individuals who highly ascribe to binding moral foundations. We discuss the theoretical contributions and practical implications of moral concerns on third parties’ emotions, judgments, and motivations to punish actors involved in sexual misconduct allegations. Supplemental Material: The e-companion is available at https://doi.org/10.1287/orsc.2022.1652 .
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».