To Cheat or Not? Results from Behavioral Experiments on Self-monitoring in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
The central question that we ask in this paper is: do people cheat or behave dishonestly when they are unsupervised? This question is motivated by our work on environmental management programs in developing countries where local conservation effort can be either too expensive or difficult to monitor by outsiders. We combine responses from a household survey with results from a set of field experiments in rural Vietnam to examine how people behave when they are unsupervised, and how well are they able to predict the behavior of others in their community. Both the survey and the field experiments are structured along the lines of an environmental project in which local people receive an incentive for providing their time and labor to undertake project activities. Our total sample size is 400 with experimental treatments varying by group size, whether people receive cash or in-kind incentives, and whether they are monitored. In contrast to existing studies that predict compulsory cheating, we find very little cheating behavior among our subjects. Moreover, people can accurately predict the behavior of others except in a scenario when people collect cash incentives for others. In that case, people become extra cautious than what they were predicted to be. We explain these results by invocating the theory of self-concept maintenance and conclude with a discussion on potential applications of these results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».