MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2765818854 · doi:10.1287/mnsc.2017.2846

High-Powered Performance Pay and Crowding Out of Nonmonetary Motives

2017· article· en· W2765818854 sur OpenAlexfundno aff
David Huffman, Michael L. Bognanno

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésCrowdingIncentiveCrowding outEmpirical evidenceWork (physics)EconomicsPublic economicsMicroeconomicsPsychologyMacroeconomicsCognitive psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A previous literature cautions that paying workers for performance might crowd out nonmonetary motives to work hard. Empirical evidence from the field, however, has been based on between-subjects designs that are best suited for detecting crowding out due to low-powered incentives. High-powered incentives in the workplace tend to increase output, but it is unknown whether this masks crowding out. This paper uses a within-subject experimental design and finds evidence that crowding out also extends to high-powered incentives in a real work setting with paid workers. There is individual heterogeneity, however, with a minority of workers reporting crowding in of motivation. Thus, the impact of performance pay might depend on the mix of worker types. Data and the online appendix are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2017.2846 . This paper was accepted by Uri Gneezy, behavioral economics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagement ScienceMême sujetExperimental Behavioral Economics StudiesTravaux en français237 207