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Enregistrement W4407162010 · doi:10.1007/s11211-024-00447-9

Conflicting Loyalties: Cognitive Abstraction Drives Whistleblowing Behavior Among Those Who Value Loyalty

2025· article· en· W4407162010 sur OpenAlexaff
Gijs van Houwelingen, D. Ramona Bobocel, Tyler G. Okimoto

Notice bibliographique

RevueSocial Justice Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisOhio State University
Mots-clésSocial policyLoyaltyValue (mathematics)CognitionAbstractionPsychologySocial psychologyBusinessPolitical scienceMarketingMathematicsLawStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Potential whistleblowers, that is, people contemplating revealing potentially damaging information about unethical or unlawful behavior to a third party, are often described as facing a conflict between loyalty and fairness. Yet, whistleblowers often may feel a sense of conflicting loyalties: loyalty towards the party (e.g., a colleague) that may be damaged by their blowing the whistle and loyalty towards the party (e.g., society at large) that may benefit. Understanding how people deal with such conflict of loyalties is critical for increasing whistleblowing and reducing unethical behavior. In three studies (total N = 929), we draw on construal level theory to demonstrate that, when loyalty motives are salient, the level of abstractness at which people construe a whistleblower dilemma affects whistleblowing behavior. Because the party that stands to benefit from whistleblowing is typically more global than the party that will be damaged, cognitive abstraction increases whistleblowing behavior relative to concreteness, particularly when loyalty (vs. fairness) is a salient motive. Moreover, Study 3 findings reveal that cognitive abstraction predicts whistleblowing through increased identification with global entities among people for whom loyalty is more salient. Hence, we demonstrate that whistleblowing decisions are influenced not only by the salience of certain moral motives, but also the way that people construe whistleblower dilemmas, namely, relatively abstractly or concretely. Altogether, our research offers a novel understanding of whistleblowing behavior—as a conflict between loyalties—and identifies a cognitive mechanism for promoting whistleblowing and reducing unethical behavior.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
grokaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
opusaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,272 · 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

Étiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire) · Observationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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