Public servants’ political activity online in an institutional environment of caution: the role of personality traits
Notice bibliographique
Résumé
Purpose As social media has become an ingrained aspect of our lives—including our political relationships with other citizens and the state—various governments have warned public servants that being politically active online might threaten the reputed impartiality of themselves and the public service. This study examines whether public servants are less likely to be politically active on social media than other citizens, and seeks to understand public servants’ varying disposition to be politically active online by investigating the role of employees’ underlying Big 5 personality traits. Design/methodology/approach Multivariate regression, along with marginal effects and predicted probabilities, are used to investigate public servants’ online political activity with survey data from Canada, a country where impartiality is a core public service value, and where governments, public service commissions and even public sector unions have voiced cautious messages about the threat online political activity presents to the reputed impartiality of public servants, and the public service at large. Findings Analysis of the direct effects of being a public servant and each Big 5 personality trait finds that being a public servant significantly, and substantively, reduces the probability of engaging in online political activity, meanwhile, Extraversion and Conscientiousness have consistent, significant and substantive relationships with being politically active online. Subsequent analysis investigating the dynamic between the Big 5 and being a public servant, uncovers a more complex story. Among public servants, Openness and Neuroticism, rather than Extraversion and Conscientiousness, are associated with significant and substantive changes in the probability of engaging in some online politically activities. This is consistent with research investigating the relationship between the Big 5 and risk aversion, given that public servants in Canada work in an environment with a highly cautious discourse portraying social media as a serious risk to impartiality. Practical implications The findings also speak to best practices for public service human resource managers by shedding light how public servants’ behavior can be better understood and managed by paying attention to their underlying personality traits. Originality/value This study moves beyond analyzing trends between public and private sector employees, to instead examine public servants’ online political activity. This study offers theoretical and empirical insight into how public servants’ disposition to be politically active online is, in part, influenced by their underlying Big 5 personality traits, specifically, Neuroticism and Openness.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».