Why have we not detected gender differences in organizational justice perceptions?! An evidenced‐based argument for increasing inclusivity within justice research
Notice bibliographique
Résumé
Summary While research from various disciplines shows that women continue to disproportionately face workplace injustices compared to men, OB research has not found meaningful gender differences in self‐reported workplace justice perceptions. This paradox has received little attention in the otherwise well‐established organizational justice literature. We applied an abductive approach to investigate this paradox by a) confirming its existence, and b) proposing and empirically evaluating seven possible explanations for its existence, using multiple methods and seven distinct datasets. We found that this paradox is unlikely to be explained by measurement invariance, different expectations for treatment, whether the context is male‐dominated, differences across years, or differences in how justice perceptions are formed. We did find, however, that when using alternate measurement approaches, women recalled gender‐based injustice experiences, reported them as having occurred more frequently than did men, and reported them as having been negatively impactful on their lives/careers. We conclude that the most promising explanation for this paradox is that extant organizational justice measures are deficient for the purpose of capturing variance accountable to gender‐based injustice. This highlights the need for more inclusive approaches for the measurement and application of organizational justice, especially when studying the relationship between gender and organizational justice.
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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 | 0,128 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».