The Complexity of Workplace Gossip
Notice bibliographique
Résumé
Workplace gossip, or evaluative talk by one employee (gossiper) to another (recipient) about an absent colleague (target), is ubiquitous (Foster, 2005). It is not surprising that increasing research effort has focused on it (Sun, Schilpzand, & Liu, 2022). Although prior research has generated valuable insights, our knowledge on workplace gossip remains incomplete. This is primarily because the phenomenon per se is complex. First, by definition there are at minimum three roles involved in workplace gossip – gossiper, recipient, and target. Different roles may have different attitudes and behaviors in the same episode of workplace gossip. Investigating gossip from different roles’ perspectives, therefore, is necessary for us to comprehensively understand this phenomenon. Second, theory on gossip is traditionally surrounded by debates. For instance, some scholars regarded gossip as bad and immoral behavior (Peters & Kashima, 2013), while others explored the benefits gossip brought to the collective (Feinburg, Willer, Stellar, & Keltner, 2012). Scholars should identify the debates in the literature, and address them by examining contingencies, integrating paradoxical views, and so on. Third, gossip continuously happens in interpersonal interactions at work. Even the same person’s attitudes and behaviors in gossip may change with time and context. Therefore, we may not be able to understand the complexity of workplace gossip without considering temporal and contextual factors associated with it. As stated below, the four studies in our symposium (1) focus on different roles’ perspectives, (2) address debates in the literature, and (3) examine the contextual factors associated with workplace gossip in rigorously designed studies. Paper 1: How is Gossip Viewed in the Eye of the Recipient Author: Yimin He; U. of Nebraska, Omaha Author: Zitong Sheng; Curtin U. Author: Sudong Shang; Griffith Business School, Griffith U. Author: Minghui Wang; Henan U. Paper 2: Negative Workplace Gossip toward the Supervisor and Gossiper Sender’s Well-Being. Author: Dan Ni; School of Business, Sun Yat-sen U. Author: Lindie Hanyu Liang; Wilfrid Laurier U. Author: Midori Nishioka; Wilfrid Laurier U. Author: Xiaoming Zheng; Tsinghua U. Author: Douglas J. Brown; U. of Waterloo Author: Elana Zur; Wilfrid Laurier U. Paper 3: Attack or Repair? Unpacking Employees’ Mixed Responses to Perceived Negative Gossip Author: Rui Zhong; Sauder School of Business, U. of British Columbia Author: Stephen Lee; The Wharton School, U. of Pennsylvania Author: Robin Mengxi Yang; School of Economics and Management, U. of Chinese Academy of Sciences Paper 4 Gossip and Its Change During an Event of Layoff: Does Perceived Layoff Justice Matter? Author: Jie Li; Wilfrid Laurier U. Author: Huiwen Lian; Texas A&M U. Author: Qinglin Zhao; Texas A&M U. Author: Yuhuan Xia; Shandong U. Author: Cynthia Lee; Northeastern U. Author: Chenduo Du; U. of Kentucky
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».