The Informativeness of Relative Performance Information and Its Effect on Effort Allocation in a Multitask Environment
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 Prior research documents that providing relative performance information (RPI) motivates employees to increase effort; however, a potential downside of RPI is that it also motivates employees to distort their effort allocations between tasks such that it can be detrimental to overall firm performance. This study investigates via an experiment how the informativeness of RPI affects employees' effort allocations and performance in a multitask environment. We investigate the informativeness of two RPI design choices that are observed in practice: detail level and temporal aggregation. Regarding detail level, firms may provide each employee's performance ranking on tasks, which is less informative than providing the actual performance score of each employee. Regarding temporal aggregation, firms may provide RPI that is reset each period, which is less informative than RPI that is based on cumulative performance. We find RPI detail level and temporal aggregation interact to influence effort distortion. Specifically, we find that, compared to reset RPI, cumulative RPI leads to greater distortion of effort away from firm‐preferred allocations and that this effect is magnified when RPI provides actual performance scores rather than performance rankings. Finally, high levels of effort distortion hurt overall performance, thereby demonstrating the potentially detrimental effect of effort distortion on performance. Results of our study enhance our understanding of how firms can use their control over the design of RPI to enhance its usefulness in directing employees' effort in multitask environments by highlighting the role that informativeness of information can have on employee behavior.
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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 | 0,005 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle