Notice bibliographique
Résumé
My dissertation focuses on the role of incentives in the workplace. In Chapter 1, I study peer effects in pay-for-individual-performance jobs. Specifically, I explore whether, how, and why coworker performance matters when rewards are based on individual performance. When teamed with high-performing peers, I find that workers are more productive overall. I also find that workers who resign are unaffected by coworker performance in the period after they hand in their resignation notice. The findings suggest peer effects in pay-for-individual-performance jobs reflect reputational concerns about relative performance rather than competitive preferences.\n\nIn Chapter 2, I present field evidence that sheds new light on incentive provision in multitask jobs. Specifically, I design and conduct a field experiment at a large-scale restaurant, where the pre-existing wage contract encourages workers to carry out their tasks in a way that is not perfectly aligned with the firm's preferences. The experimental treatment pays bonuses to waiters for the number of customers they serve, in addition to their tips for customer service and hourly wages. I compare worker performance under the treatment to that under the pre-existing contract, where workers are rewarded for overemphasizing customer service, to evaluate the effect of a wage contract that encourages undesirable behavior. I find that the average worker earns more, is more productive, and generates higher short-run profits for the firm when paid bonuses for customer volume. Overall, the findings suggest that sharpening wage contracts to deal with incentive problems in multitask jobs has benefits for workers as well as the firm.\n\nIn Chapter 3, I present joint work (with Arvind N. Magesan at the University fo Calgary) on the beauty premium's role in the workplace. Specifically, we investigate whether, how, and why the beauty premium can be explained by the behaviour of workers after they are hired. We find that attractive workers earn more because they transfer effort from tasks that reward looks to tasks that reward effort. We also provide evidence against favorable treatment by customers and the employer as sources for the beauty premium. We conclude that the premium is largely driven by the worker's on-the-job behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,012 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».