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Enregistrement W4386481872 · doi:10.1177/20413866231199068

Of Headlamps and Marbles: A Motivated Perceptual Approach to the Dynamic and Dialectic Nature of Fairness

2023· article· en· W4386481872 sur OpenAlexafffund
Michael Ramsay Bashshur, Laurie J. Barclay, Marion Fortin

Notice bibliographique

RevueOrganizational Psychology Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésDialecticPerceptionCognitive psychologyPsychologyComputer scienceSocial psychologyEpistemologyPhilosophyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do people perceive fairness? Recently, fairness scholars have raised important theoretical questions related to what information is used in fairness perceptions, why this information is emphasized, and how fairness perceptions can change over time. Integrating the Brunswikian lens approach with a motivated cognition perspective, we develop the Motivated Perceptual Approach (MPA) to highlight how people can be motivated to selectively perceive and weight cues to form fairness perceptions that align with their motives. However, these motives can change over time and through interaction with motivated others. By illuminating the dynamic and dialectic processes underlying fairness perceptions, the MPA sheds light on how people's fairness perceptions can be influenced by their own motives as well as socially constructed and negotiated through interactions with motivated others. Practical insights include how to effectively manage fairness perceptions over time and across perspectives. We conclude with a research agenda for advancing the fairness literature. Plain Summary Whether or not people perceive they (or others) have been treated fairly or are treating others fairly at work, has implications for a variety of important outcomes ranging from helping others (when people perceive fairness) to undermining supervisors, making plans to quit or punishing bad actors (when people perceive unfairness). Important questions remain, however, around how people come to these perceptions in the first place. How do they decide what is fair? A long time assumption has been that these perceptions are subjective and motivated; that “fairness is in the eye of the beholder.” Based on this assumption, two people who experience the same event may come away with very different fairness perceptions. This is a crucial insight that helps explain the significant disparities in perceptions of fairness between people. However, as a field, we seem to have strayed from that foundational assumption. In this paper, we revisit this premise to develop an approach describing how people collect and integrate information to inform their fairness perceptions, highlighting the particular role that their motives (what they want to perceive, e.g., that they are fair actors, that they are treated well by important others) shape what information they attend to and use in arriving at their perceptions of fairness. From this perspective we explain how fairness perceptions can change over time, explain and predict differences between perspectives (e.g., managers and employees), and provide guidance for developing practical interventions that can reduce these differences before they become intractable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,021
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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