CEO ethical leadership as a unique source of substantive and rhetorical ethical signals for attracting job seekers: The moderating role of job seekers' moral identity
Notice bibliographique
Résumé
Summary Research suggests that CSR is increasingly becoming an ambiguous signal of ethical information for external stakeholders. This is because a variety of firms—including those that are morally responsible and those that have been implicated in corporate scandals—routinely adopt CSR policies and invest in CSR initiatives. Not surprisingly, this trend has contributed to rising public skepticism of CSR. In the current research, we examine the unique role of CEO ethical leadership (i.e., relative to CSR) as an alternate source of substantive and rhetorical ethical signals for an important stakeholder group: job seekers. Integrating signaling theory, and the elaboration likelihood model, we argue that CEO ethical leadership substantively signals how fairly an organization treats its employees and its commitment to social and environmental responsibility. We further propose that ethical CEOs serve as a source of rhetorical signal that triggers moral elevation in job seekers. Using a policy capturing methodology in Study 1, we find that real job seekers place significantly greater weight on CEO ethical leadership in making job pursuit decisions compared to CSR. CEO ethical leadership also uniquely predicts job pursuit intentions relative to traditional factors such as salary, person‐job fit, and person‐organization fit. In a second, quasi‐experimental field study (Study 2), we find support for the three hypothesized signaling mechanisms through which CEO ethical leadership influences job seekers. In a third, quasi‐experimental field study (Study 3), we find that job seekers with strong (versus weak) moral identities are more likely to weigh the nuanced ethical information signaled by CEO ethical leadership compared to CSR. We discuss the implications of proactively advertising CEO ethical leadership during the recruitment process.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».