Information misbehavior: How organizations use information to deceive
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent examples of organizational wrongdoing such as those that led to the opioid crisis and the 2008 financial meltdown show that organizations can deliberately use information to deceive others, resulting in serious harm. This brief communication explores the role of information in organizational wrongdoing. We analyze a dataset consisting of 80 cases of high‐penalty corporate wrongdoing in the United States in the period 2000–2020. Our analysis of documents filed by the US Department of Justice and federal regulatory agencies in those cases found that organizations use two general information strategies to deceive and mislead. First, organizations can “sow doubt” on statements by others that hurt the organization's interests. Second, organizations can “exploit trust” that others have placed in them to provide truthful information. Our analysis suggests that which strategy is adopted depends on the degree that the organization's external information use environment is “contested” or “controlled.” Across the cases examined, we observe three types of information behaviors that implement the strategy of sowing doubt and exploiting trust: information obfuscation, information concealment, and information falsification.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».