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Enregistrement W4384300055 · doi:10.1177/00076503231182665

Predisposed, Exposed, or Both? How Prosocial Motivation and CSR Education Are Related to Prospective Employees’ Desire for Social Impact in Work

2023· article· en· W4384300055 sur OpenAlexaff
Ante Glavas, Tobias Hahn, David A. Jones, Chelsea R. Willness

Notice bibliographique

RevueBusiness & Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorCorporate social responsibilityPsychologyLeverage (statistics)Social psychologySeekersTraitPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers have explored important questions about employees’ prosocial motivation to impact others through their work and about employees’ engagement in corporate social responsibility (CSR) initiatives. Studies show that job seekers are attracted to CSR-engaged employers, but little is known about whether and why prospective employees are attracted by job roles that allow them to have positive social impact. We used prosocial motivation theory to develop hypotheses about processes through which a greater desire for social impact in work is associated with being predisposed to it (due to trait-like prosocial motivation), being exposed to the possibility of it (through CSR-related educational choices), and both in partially mediated sequence. Analyses of data from 187 prospective employees provided support for most hypotheses. Our findings inform new directions for research on CSR and recruitment, the CSR education literature, and recruitment practices that leverage prospective employees’ desire for social impact through performing their regular work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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