Sexism in teams: Exposure to sexist comments increases emotional synchrony but eliminates its benefits for team performance
Notice bibliographique
Résumé
In a world where teams serve as the backbone of collaboration and innovation, women must feel safe when contributing to teamwork. Unfortunately, an increasing number of women report experiencing sexual harassment in workplaces and other collective settings. This research included an examination of how exposure to sexist insults affects collaborative efforts. We argue that in addition to its well-documented effects on individuals, sexism within teams undermines team performance. Hence, emotional synchrony-temporally coordinated emotional facial expressions between individuals-loses its ability to enhance collaboration when team members are exposed to sexism. Under the threat of sexist comments, emotional synchrony signals social bonding rather than focusing team members on performance goals. To test this theory, 177 woman dyads interacting on a video-conferencing platform received instructions for a cooperative task with/without sexist comments from an actor-experimenter in sexism/control conditions. Emotional synchrony was assessed through temporal alignment in facial expressions between dyad members and was correlated with team performance. Our findings revealed a significant increase in facial expressive synchrony among teams in the sexism condition. Whereas facial expressive synchrony predicted better performance in the control condition, its classic positive effects on team performance vanished under sexism. These results suggest that exposure to sexism, while enhancing social cohesion, eliminates the benefits of emotional synchrony, which is considered the social glue of collective action. These findings suggest that zero-tolerance policies for sexual harassment are not only more ethical but can also promote effective teamwork.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».