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Enregistrement W4415999870 · doi:10.5465/amproc.2025.394bp

Politically Related Boycotts Diminish Organizational Liking and May Have Unintended Consequences

2025· article· en· W4415999870 sur OpenAlexaff
Philip L. Roth, Phil Bobko, Hyunji Suh, Harvell Jackson Walker, Wenxi Pu, Jason Bennett Thatcher

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoycottUnintended consequencesSeekersPoliticsPolarization (electrochemistry)Variety (cybernetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polarization and rage fill the current political and social environment. Boycotts of organizations due to political stances are one important manifestation. However, there are no articles that empirically address the “micro” effects of boycotts. We examine how the existence of a boycott (based on politically related factors) of a simulated organization can influence job seeking. We report a main effect such that job seekers generally found boycotted organizations to be less similar to themselves and less liked by job seekers. We also found that job seekers who were politically dissimilar to a boycotted organization’s stance perceived themselves to be the least similar to that organization and liked it least. We also demonstrated that boycotts could have unintended consequences. While boycotters of an organization intend to coerce the organization into changing its political stance, the unintended effect of a boycott is on job seekers. The boycott discourages the very type of job seekers the external (boycotting) constituents would like to apply to change the organization and its political stance from within. Overall, boycotts can influence a variety of psychological processes such as job seeker perceived similarity, liking, realistic and symbolic threats, and intent to seek employment with an organization.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
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