MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138590550

A General Test of Gaming

2004· article· en· W2138590550 sur OpenAlexaff
Pascal Courty, Gerald Marschke

Notice bibliographique

RevueCadmus - EUI Research Repository (European University Institute) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveDysfunctional familyMeasure (data warehouse)PsychologyTest (biology)Simple (philosophy)Cognitive psychologySelection (genetic algorithm)CorrelationSocial psychologyEconometricsMicroeconomicsComputer scienceEconomicsArtificial intelligenceMathematicsData mining
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: An important lesson from the incentive literature is that explicit incentives may elicit dysfunctional and unintended responses, also known as gaming responses. The existence of these responses, however, is difficult to demonstrate in practice because this behavior is typically hidden from the researcher. We present a simple model showing that one can identify gaming by estimating the correlation between a performance measure and the true goal of the organization before and after the measure has been activated. Our hypothesis is that gaming takes place if this correlation decreases with activation. Using data from a public sector organization, we find evidence consistent with our hypothesis. We draw implications for the selection of performance measures.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,004

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCadmus - EUI Research Repository (European University Institute)Même sujetExperimental Behavioral Economics StudiesTravaux en français237 207