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Enregistrement W4414846063 · doi:10.1108/ijm-07-2024-0489

Psychological climate for diversity, racial/ethnic workplace discrimination, and prosocial voice behavior: the moderating role of social dominance orientation

2025· article· en· W4414846063 sur OpenAlexaffabout
Pegah Sajadi, Christian Vandenberghe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Manpower · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorSocial dominance orientationDiversity (politics)Structural equation modelingDominance (genetics)Positive relationshipEmployee voice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims at expanding research on the antecedents, consequences, and boundary conditions associated with racial/ethnic discrimination in workplaces. Design/methodology/approach We collected longitudinal data from 826 employees affiliated with eight Canadian governmental organizations. Structural equation modeling was used to test the hypotheses through Mplus 7.4. Findings Social dominance orientation (SDO) moderated the relationship between psychological climate for diversity and perceived racial/ethnic workplace discrimination (REWD): the relationship was negative among low-SDO employees and turned positive among high-SDO employees. Additionally, perceived REWD was positively related to prosocial voice behavior among low-SDO employees but negatively among high-SDO employees. Furthermore, the indirect effect of climate for diversity on prosocial voice was positive for high-SDO employees but negative for low-SDO employees. Originality/value There has been little research examining the relationship between psychological climate for diversity and REWD. We show that a positive diversity climate lowers perceived REWD, with employee SDO as a key moderator. Additionally, we respond to calls to explore the behavioral implications of workplace discrimination and examine the relationship between perceived REWD and employee voice. We show that the nature of this relationship depends on employees’ SDO level.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,383 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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