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Enregistrement W4416004718 · doi:10.5465/amproc.2025.13615symposium

Addressing the Trust “in Crisis”: Contextualizing Trust Research in Emerging Business Challenges

2025· article· en· W4416004718 sur OpenAlexaff
Eric Yuge Lou, David Schoorman, Lixin Huang, Mingyu Li, T. Bradford Bitterly, David Hagmann, Rachel Campagna, William P. Bottom, Emma C. E. Heine, Elaine C. Hollensbe, Robert C. Liden, Jeroen Stouten, Xiaotong Zheng, Catherine K. Lam, Xiaoyu Wang, Jingzhou Pan

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovation, Sustainability, Human-Machine Systems
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationFeelingEmerging technologiesVariety (cybernetics)Emerging marketsFace (sociological concept)Organizational behavior

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trust is essential in business operations. However, as today’s business environment is undergoing fundamental changes, trust, despite its pivotal role in buffering uncertainty and bringing forth positive changes, is considered to be “in crisis” across the globe. This is possibly due to trust research being long conducted in an acontextualized approach, leading to difficulties in addressing emerging business challenges. In response to this pressing issue in trust research, this symposium presents five interconnected lines of research seeking to contextualize trust research and address the emerging challenges organizations face. First, three papers investigate trust in three key emerging challenges: crisis, AI, and social issues. Next, two more papers investigate the flip side – feeling trusted in these emerging challenges. Together, these papers extend trust research into a variety of novel contexts to address new societal and organizational challenges. Organizational Crises and Trust in Leaders: Uncertainty Management Through Integrity Judgment Author: Eric Yuge Lou; NEOMA Business School Author: Li Huang; INSEAD Human-AI Augmentation: Is Human Oversight a Help or Hindrance in AI Management? Author: Mingyu Li; The Hong Kong University of Science and Technology Author: Thomas Bradford Bitterly; The Hong Kong University of Science and Technology Author: David Hagmann; The Hong Kong University of Science and Technology Negotiating with Anger Issues:Direction of Expressed Anger on Trust and Post-Negotiation Cooperation Author: Jonathan I Lee; University of Minnesota Duluth Author: Rachel Lea Campagna; University of New Hampshire Author: William Bottom; Washington University in St. Louis Trust in The Face of Difficult Conversations: MUM and Tough Love as Leadership Strategies Author: Emma C. E. Heine; Macquarie University Author: Elaine Hollensbe; University of Cincinnati Author: Robert C. Liden; University of Illinois at Chicago Author: Jeroen Stouten; KU Leuven A Blessing or a Curse? The Behavioral Consequences of Trust Social Comparison Author: Xiaotong (Janey) Zheng; Durham University Author: Catherine Lam; Wilfrid Laurier University Author: Xiaoyu Wang; Tongji University Author: Jingzhou Pan; Tianjin University Author: Bart De Jong; Durham University

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
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Résumé présentoui

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