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Enregistrement W4416007317 · doi:10.5465/amproc.2025.24476abstract

Moral Socialization and Newcomer Ethicality and Adjustment: Change in Newcomer Values Over Time

2025· article· en· W4416007317 sur OpenAlexaff
Meena Andiappan, Babatunde Ogunfowora

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocializationMoralityMoral disengagementSocial cognitive theory of moralityMoral developmentBusiness ethicsDivestmentOrganizational citizenship behavior

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we examine the role that organizations play in (re-)shaping the moral values of newcomers during the critical early months of employment, a period when organizations aim to orient new employees to the norms and expectations of the work environment. Drawing on the organizational socialization literature, we develop a conceptual model that links moral divestiture (versus investiture) socialization to changes in the moral values of newcomers over time and subsequent outcomes, including indicators of newcomer workplace morality and traditional newcomer adjustment indicators. In a longitudinal study of newcomers and their supervisors, we find that moral divestiture tactics are associated with changes (i.e., decline) in newcomers’ moral values over the first 6 months of employment. In turn, changes in moral values mediate the positive associations between moral divestiture tactics and changes (i.e., increase) in newcomers’ willingness to engage in unethical pro-organizational behaviors and supervisor-observed unethical work behaviors. Changes in moral values further mediated the negative effects of moral divestiture tactics on newcomer organizational citizenship behaviors, task performance, and job satisfaction. We conclude with implications for theory and research on organizational moral socialization in the workplace.

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 enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,364

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations0
Publié2025
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