Inertia and Incentives: Bridging Organizational Economics and Organizational Theory
Notice bibliographique
Résumé
Organizational theorists have long acknowledged the importance of the formal and informal incentives facing a firm''s employees, stressing that the political economy of a firm plays a major role in shaping organizational life and firm behavior.Yet the detailed study of incentive systems has traditionally been left in the hands of (organizational) economists, with most organizational theorists focusing their attention on critical problems in culture, network structure, framing and so on in essence, the social context in which economics and incentive systems are embedded.We argue that this separation of domains is problematic.The economics literature, for example, is unable to explain why organizations should find it difficult to change incentive structures in the face of environmental change, while the organizational literature focuses heavily on the role of inertia as sources of organizational rigidity.Drawing on recent research on incentives in organizational economics and on cognition in organizational theory, we build a framework for the analysis of incentives that highlights the ways in which incentives and cognition while being analytically distinct concepts are phenomenologically deeply intertwined.We suggest that incentives and cognition coevolve so that organizational competencies or routines are as much about building knowledge of "what should be rewarded" as they are about "what should be done."
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».