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Enregistrement W4400447341 · doi:10.5465/amproc.2024.20547abstract

Diversity Climate, Workplace Discrimination, and Voice Behavior: The Moderating role of SDO

2024· article· en· W4400447341 sur OpenAlexaffabout
Pegah Sajadi, Christian Vandenberghe

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)PsychologyEmployee voiceSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aims at expanding research on the antecedents, consequences, and boundary conditions associated with perceived racial/ethnic discrimination in workplaces. We suggest that psychological climate for diversity relates to reduced perceptions of racial/ethnic discrimination, which in turn would relate to increased employee prosocial voice behavior. However, we theorize that these relationships would be moderated by employee social dominance orientation (SDO), an individual difference variable reflecting the degree to which individuals accept unequal distribution of power among social groups. Drawing upon two-wave survey data collected among 826 employees in Canada, psychological climate for diversity was found to negatively relate to the perception of racial/ethnic workplace discrimination. This relation was stronger among low-SDO employees. Moreover, the relation between perceived racial/ethnic workplace discrimination and prosocial voice behavior was moderated by employee SDO such that this relation was significantly positive among low-SDO employees but significantly negative among high-SDO employees. Further, the indirect effect of climate for diversity on prosocial voice was positive for high-SDO employees but negative for low-SDO employees. We discuss these findings in the context of a contingent view of the effects of diversity and discrimination perceptions in organizations, where employee SDO is a crucial boundary condition.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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