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Enregistrement W4393867171 · doi:10.1002/job.2789

The brothers are watching: The peer monitoring mechanism of rivalry in reducing cheating behavior at work

2024· article· en· W4393867171 sur OpenAlexaff
Ruo Mo, Meena Andiappan

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Behavior · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesIrish Research Council for the Humanities and Social Sciences
Mots-clésRivalryCheatingCompetition (biology)PsychologySocial psychologyPerspective (graphical)PerceptionInterpersonal communicationSocial exchange theoryEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The consensus of the literature has suggested that competition prompts individuals to act unethically. However, prior research that explored the ethical implication of competition has largely ignored the role of contexts within its examination—studying competition generally independent of other social relationships/actors. Drawing on the relational perspective of competition (i.e., rivalry), we propose that broader social relationships in which rivalry relationships are embedded will give rise to alternative psychological processes that can account for a curbing effect of rivalry on workplace cheating behavior. Results from one pre‐registered experiment and three surveys on working professionals suggest that exposure to rivalry leads to a heightened perception of peer monitoring, which in turn is associated with lower cheating behavior at work. We further find that the effect of rivalry on the perception of peer monitoring is stronger (weaker) when employees' leader–member exchange (LMX) relationship with their supervisor is lower (higher), highlighting the significance of other social actors in the rivalry process. This research complements the literature with a balanced perspective regarding the ethical implication of competition and contributes to the theory building of rivalry by providing an interpersonal lens to the psychology of rivalry.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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