The Informativeness of Relative Performance Information and Its Effect on Effort Allocation in a Multitask Environment
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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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 | 0,013 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».