Contradictory yet Coherent? Inconsistency in Performance Feedback and R&D Investment Change
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study to what extent inconsistent feedback signals about performance affect firm adaptive behavior in terms of changes made to research-and-development (R&D) investments. We argue that inconsistency in performance feedback—based on discrepancies between two distinct performance signals—affects the degree to which such investments will be changed. Our aim is to show that accounting for inconsistent performance feedback is necessary as predictions for the direction of change in R&D investments based on the individual performance feedback signals are contradictory. Furthermore, we contribute by proposing a holistic consideration mechanism as an alternative to the selective attention mechanism previously applied to inconsistent performance feedback. Our findings show that the impact of inconsistency depends on the exact configuration of the underlying performance feedback signal discrepancies. While consistently negative performance feedback signals would amplify their impact in stimulating increased R&D investments, inconsistent performance feedback signals created more nuanced effects. Having lower performance compared to an industry-based peer group—despite doing well compared to the previous year—made firms decrease their R&D investments. For the opposite case of inconsistent performance feedback, we did not find an effect on change in R&D investments. These findings support to a degree our contention that explaining the effects of inconsistent performance feedback requires a holistic consideration theoretical mechanism instead of one involving selective attention. In sum, these findings suggest future research should take into account the differences between distinct instances of inconsistent performance feedback.
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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 | 0,008 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».