Government Oversight of Organizations Engaged in Multiple Activities: Does Centralized Governance Encourage Quantity or Quality?
Notice bibliographique
Résumé
In situations where organizations perform multiple tasks, is it better for government oversight to be centralized or decentralized? In the private sector, strong incentives are used to induce effort: sometimes in the form of bonuses, stock options, piece-rate schemes, and commission sales. Strong incentives, however, are frequently unable to achieve efficient outcomes. If one is operating in an environment whereby multiple tasks are performed but are not all easily observed, a strong incentive scheme will fail to produce an efficient outcome. Under this type of scenario, previous research has suggested that slack incentives should be used. Although much of the literature on multitasking has focused on private sector incentives, similar problems exist in the public sector. In the public sector, different tools are available to address this problem. A public sector organization generally has limited resources and is often not able to use performance based rewards. In the public sector, it has become popular to develop a set of performance measures to assess a governmental unit’s productivity. We analyze how centralization of oversight and funding affect research activities within a public institution for a set of public universities, focusing on quantity and quality measures. Our results suggest that quality is higher at institutions within a centralized framework. Moreover, these results hold only for those institutions that are not considered to be the state's flagship university. To explain why centralization may be better in this instance, we explored several alternative hypotheses. We find the evidence supports the hypothesis that centralization improves performance insofar as it encourages potential externalities to be internalized when several public organizations are forced to compete and cooperate with each other.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».