Inferring Commitment from Rates of Organizational Transition
Notice bibliographique
Résumé
Organizations often implement changes that can signal their values. However, the most objectively efficient changes do not necessarily serve as the best signals. Across seven experiments, we investigate how different rates of transition influence people’s perceptions of how committed organizations are to the values underlying changes or improvements. We find that slower, less efficient transitions signal greater commitment compared with faster, more efficient transitions that reach otherwise identical endpoints (Experiment 1). Using mediation and moderation strategies, we demonstrate that this discontinuity occurs because people assume slower transitions require relatively more effort to enact (Experiments 2 and 3). Moreover, these commitment inferences persist beyond the point at which changes end (Experiment 4), when further improvement along the same dimension is no longer possible (Experiment 5), and regardless of whether the organization decided to transition either quickly or slowly (Experiment 6). This effect reverses, however, when people can directly compare slower and faster transitions that ultimately reach identical endpoints (Experiment 7). Taken together, these findings suggest that people often infer greater commitment from slower transitions that unfold over time, even when those transitions are objectively inferior to faster alternatives. Data are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2017.2980 . This paper was accepted by Yuval Rottenstreich, judgment and decision making.
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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 ».