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Enregistrement W2150869860 · doi:10.1287/mnsc.1090.1048

On the Relative Performance of Linear vs. Piecewise-Linear-Threshold Intertemporal Incentives

2009· article· en· W2150869860 sur OpenAlexaff
Joseph Y. Chen, Bruce L. Miller

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensTransAlta (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiecewise linear functionFunction (biology)Aggregate (composite)PiecewiseValue (mathematics)Exponential functionMathematicsBellman equationMathematical optimizationLinear programmingEconomicsComputer scienceMathematical economicsEconometricsStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper employs numerical simulations to compare the relative performance of linear contracts with piecewise-linear-threshold contracts in the case where the agent chooses actions over time. These contracts are restricted to be functions of the ending value of aggregate output. We find strong evidence that only linear contracts need be considered in comparison with piecewise-linear-threshold contracts in the situation where cumulative output is only updated periodically and the agent's utility function is exponential. This finding holds even when there are only two periods and hence one change of action by the agent. However, we find that the best piecewise-linear-threshold contract is significantly superior to the best linear contract when the agent has a power utility function. These numerical simulations also call into question the use of a cap when the agent's compensation is based on the ending value of aggregate output and the agent's effort takes place over time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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