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Enregistrement W4417363917 · doi:10.3390/su172411263

Evidence of Workplace Politics Undermining Knowledge Sharing and Sustainability

2025· article· en· W4417363917 sur OpenAlexfundno aff
Ruxandra Bejinaru, Faisal Mahmood, Maria Saleem, Antonio Ariza‐Montes

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésSustainabilityUnderpinningPoliticsMetropolitan areaPerceptionCorporate social responsibilityKnowledge sharing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present research examines how employees perceive their firms’ CSR initiatives that ultimately translate into desired attitudes and behaviors, i.e., employee environmental commitment (EEC) and knowledge sharing (KS) at the workplace, by underpinning social identity theory. However, when do undesired working conditions, i.e., Perception of Politics (POP), adversely influence these desired outcomes? We deliberately selected 45 firms in the services and manufacturing sectors of Pakistan operating in larger metropolitan cities and prevalent tourist destinations, and actively participating in CSR activities. Thereafter, three self-administered surveys were conducted by employing a time-lagged design with two temporal breaks. A total of 655 surveys were distributed among middle managers across selected firms. Accordingly, it is found that employees who strongly identify with their organizations tend to align their personal values with organizational sustainability efforts and actively participate in environmentally responsible practices. They also demonstrate a greater willingness to share knowledge and enhance the organization’s collective intelligence. However, when employees perceive a high level of political behavior within the organization, their trust in its ethical standards diminishes, leading to various negative attitudes and behaviors in the workplace. This research contributed in two ways to the existing literature: (a) by examining the employees’ understandings of firms’ CSR engagements and their trickle-down effect on EEC and KS, (b) and studying when POP adversely effects the above relationship.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,343 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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