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Enregistrement W2631016010 · doi:10.1111/1911-3846.12325

The Effect of Incentive Framing and Descriptive Norms on Internal Whistleblowing

2017· article· en· W2631016010 sur OpenAlexvenueno aff
Clara Xiaoling Chen, Jennifer E. Nichol, Flora H. Zhou

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-Champaign
Mots-clésIncentiveFraming (construction)HonestyDishonestyBusinessPublic relationsSocial norms approachAccountingSocial psychologyPsychologyPolitical scienceEconomicsMicroeconomicsPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Firms are under increasing pressure to implement effective internal whistleblowing systems. While firms can provide incentives to encourage internal whistleblowing, it remains controversial how such incentives should be structured. We examine whether the effectiveness of incentives encouraging internal whistleblowing is a joint function of the framing of such incentives (reward or penalty) and the strength of descriptive norms supporting internal whistleblowing. We predict and find in a lab experiment that penalties lead to a greater increase in internal whistleblowing (compared to rewards) when descriptive norms supporting whistleblowing are stronger. Our study contributes to the previous accounting literature on dishonesty and the role of management control systems design in promoting honesty and ethical norms in organizations. We also contribute to an emerging accounting literature on the links between controls, norms, and individual behavior by distinguishing between descriptive norms and injunctive norms and by highlighting the interplay between these two types of norms. Our results have important implications for organizations considering adopting incentives to encourage internal whistleblowing.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,200 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations58
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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