The Effect of Information Systems on Honesty in Managerial Reporting: A Behavioral Perspective*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the behavioral impact of an information system, and how that impact varies with the information system's precision, in an internal reporting environment. We propose that a manager's reporting decisions are affected by his or her trade‐off of the benefits of appearing honest against the benefits of misrepresentation. The information system affects the manager's trade‐off by improving the owner's ability to make an inference regarding the manager's level of honesty. Thus, to the extent that the manager perceives benefits to appearing honest, the presence of an information system can increase managerial honesty. As the information system becomes more precise, however, the manager must forgo greater benefits of misrepresentation in order to achieve the same appearance of honesty. For managers under a precise system, this will shift the trade‐off decision toward the benefits of misrepresentation and away from the benefits of appearing honest. Notably, in our experiment, the only benefit of appearing honest is an intrinsically motivated desire for social approval. We find that, although the existence of an information system increases managerial honesty, honesty is lower under a precise than under a coarse information system. We also compare profit earned by the owners in our experiment, which relies on a behavioral role of an information system, with the maximum profit theoretically possible given a contractual use of the information system. This comparison suggests that, unless the available information system is sufficiently precise, the owner will obtain greater profits by not contracting on its output, even if that output is fully contractible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».