From Micro to Macro: Diverse Stakeholder Responses to AI in Workplaces
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) is transforming our experiences at work, with diverse stakeholders, such as employees, managers, job applicants, designers, and consumers, exhibiting a wide range of responses to its use. Understanding these reactions is critical for leveraging AI’s potential and mitigating unintended consequences. This symposium offers a comprehensive exploration of stakeholder perspectives on workplace AI, integrating diverse theoretical frameworks, methodological approaches, and levels of analysis. Our symposium spans micro, meso, and macro levels to address the complexity of AI’s impact on organizations. One research team adopts a micro-level lens, using quantitative methods to analyze employees’ responses to AI, focusing on issues such as job insecurity and professional identity uncertainty. The second team introduces the construct of Everyday Algorithmic Resistance to capture the various subtle forms of resistance workers can exhibit against algorithmic management. Another team presents a conceptual paper exploring the job applicants’ perspective, with a particular emphasis on signals of exclusion in AI-driven recruitment. At the meso level, a group of researchers combines qualitative and quantitative methods to examine how managers and employees collaboratively navigate the integration of AI in organizations. Finally, a macro-level perspective is provided through an integrative review, which considers the broader societal implications of AI, focusing on its effects on manufacturers, users, and systemic structures. This symposium integrates multiple stakeholder perspectives and methodological approaches to address the multifaceted nature of AI’s influence on the workplace. It offers theoretical advancements and practical guidance for researchers and practitioners committed to navigating the challenges and opportunities AI presents. Employee Reactions to Hiring Algorithms Author: Mehnaz Rafi; University of Calgary Author: Justin Weinhardt; University of Calgary Everyday Algorithmic Resistance: Initial Concept and Empirical Investigation Author: Novika Grasiaswaty Kamal; University of Glasgow Author: Belgin Okay-Somerville; University of Glasgow Author: Adina Dudau; Signals of Exclusion: AI-Driven Recruitment Amidst DEI Divestment in a Changing Political Landscape Author: Devalina Nag; University of San Diego Author: Farhana Nusrat; University of San Diego AI Monitoring on the Frontlines: A Longitudinal Study on the Mediating Role of Managers Author: Gabrielle Voiseux; The University of British Columbia Author: Sima Sajjadiani; Author: Danielle Van Jaarsveld; The University of British Columbia Author: David Douglas Walker; The University of British Columbia AI and Responsible Management: Exploring Technology, Human Interaction, and Sustainable Development Author: Farley S. Nobre; Federal University of Paraná Author: Ana Cristina O. Siqueira; William Paterson University of New Jersey
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».