The Stigma of Workplace Mistreatment and How to Lessen It
Notice bibliographique
Résumé
Workplace mistreatment is a pervasive issue that has a host of deleterious consequences for those who experience it. While scholars have suggested that observers can help alleviate negative consequences of mistreatment by supporting targets, recent meta-analyses show that this is not always the case. We suggest that one of the reasons for negative observer reactions toward targets of mistreatment may lie in the potential of the mistreatment incident to cast a ‘mark’ on the target. Drawing on stigma theory, we posit that mistreatment can be a source of stigma for the targets, which, in turn, can prompt observers to react in ways that signal that they are not like and/or not affiliated with the target. Integrating insights from destigmatization literature, we further examine the role of target responses in countering the stigmatizing effects of mistreatment. Across three studies, we explore the content of stigma, the stigmatizing potential of mistreatment and its downstream consequences (e.g., target avoidance, negative gossip about the target), and the role of target responses in lessening stigma. From a theoretical perspective, our research illuminates identity-related implications of experienced mistreatment. Most importantly, from a practical perspective, our findings shed light on the role of target responses in alleviating these negative effects.
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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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».