Debiasing the Outcome Effect: The Role of Instructions in an Audit Litigation Setting
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Notice bibliographique
Résumé
The outcome effect occurs where an evaluator, who has knowledge of the outcome of a judge's decision, assesses the quality of the judgment of that decision maker. If the evaluator has knowledge of a negative outcome, then that knowledge negatively influences his or her assessment of the ex ante judgment. For instance, jurors in a lawsuit brought against an auditor for alleged negligence are informed of an undetected fraud, even though an unqualified opinion was issued. This paper reports the results of an experiment in an applied audit judgment setting that examined methods of mitigating the outcome effect by means of instructions. The results showed that simply instructing or warning the evaluator about the potential biasing effects of outcome information was only weakly effective. However, instructions that stressed either (1) the cognitive nonnormativeness of the outcome effect or (2) the seriousness and gravity of the evaluation ameliorated the effect significantly. From a theoretical perspective, the results suggest that there may both motivational and cognitive components to the outcome effect. In all, the findings suggest awareness of the outcome effect and use of relatively nonintrusive instructions to evaluators may effectively counteract the potential for the outcome bias.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle