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Enregistrement W2101848836 · doi:10.2308/jmar.2008.20.1.153

Contracting Frame and Individual Behavior: Experimental Evidence

2008· article· en· W2101848836 sur OpenAlexaff
Bryan K. Church, Theresa Libby, Ping Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Accounting Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveFraming (construction)PaymentMicroeconomicsFraming effectAffect (linguistics)Prospect theoryEconomicsBusinessActuarial scienceSocial psychologyFinancePsychologyPersuasion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: This paper reports the results of an experiment examining the effect of the framing of incentive contracts on individual behavior. We examine two budget-based incentive contracts that, though economically equivalent, are framed differently. Previous research documents that individuals prefer bonus-framed to penalty-framed contracts (Luft 1994; Hannan et al. 2005). We explore whether these preferences affect effort expended on a task where increased effort results in increased performance. In addition, we test whether these preferences motivate effort differentially in the presence and absence of an effective financial incentive for performance. Consistent with prospect theory predictions, results indicate the penalty-framed contract motivates higher task performance than the bonus-framed contract for individuals whose performance falls within the bonus or penalty range (i.e., where financial incentives are effective in motivating performance). Performance did not differ according to contract frame for individuals whose performance enabled them to receive the maximum payment or for individuals whose performance resulted in them receiving the minimum payment (i.e., where financial incentives were not effective in motivating performance). Although prior research indicates contract framing affects contract preferences, our results indicate these preferences may not result in differences in individual performance unless effective financial incentives are also utilized.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,286
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations67
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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