Vertical Pay Dispersion, Peer Observability, and Misreporting in a Participative Budgeting Setting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this study, we examine the joint effect of vertical pay dispersion and peer observability on subordinates' misreporting choices. We adopt a participative budgeting setting in which two subordinates report to one superior, and we manipulate vertical pay dispersion (low/high) and peer observability (absent/present). Subordinates have private information about actual project costs and can over‐report project costs to the superior without detection and thus create budgetary slack. When a peer's reporting choices are observable, we predict and find that peer reporting choices have an asymmetric influence on the focal subordinates' reporting choices, and this asymmetric influence depends on the level of vertical pay dispersion. Specifically, we find that when vertical pay dispersion is low, subordinates who observe peer reports containing low slack misreport less , whereas observing peer reports that contain high slack has no significant effect. However, when vertical pay dispersion is high , subordinates who observe peer reports containing high slack misreport more , whereas observing peer reports that contain low slack has no significant effect. Driven by these asymmetric effects, subordinates misreport less in the presence of peer observability than in its absence when vertical pay dispersion is low and misreport more in the presence of peer observability than in its absence when vertical pay dispersion is high. Overall, our findings suggest that when a firm has a more egalitarian pay structure (i.e., low vertical pay dispersion), an open information policy is conducive to a more honest reporting environment, whereas under a more hierarchical pay structure (i.e., high vertical pay dispersion), open information policies can compromise the honesty of subordinates' reports.
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.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle