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Enregistrement W2946142237 · doi:10.1287/mnsc.2018.3162

Relational Contracts, Multiple Agents, and Correlated Outputs

2019· article· en· W2946142237 sur OpenAlexfundno aff
Ola Kvaløy, Trond E. Olsen

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität KonstanzRyerson University
Mots-clésAggregate (composite)Variance (accounting)TournamentIncentiveSet (abstract data type)Measure (data warehouse)Scheme (mathematics)Principal–agent problemComputer scienceEconometricsCorrelationEconomicsMathematicsMicroeconomicsMathematical optimizationData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze relational contracts between a principal and a set of risk-neutral agents whose outputs are correlated. When only the agents’ aggregate output can be observed, a team incentive scheme is shown to be optimal, where each agent is paid a bonus for aggregate output above a threshold. We show that the efficiency of the team incentive scheme depends on the way in which the team members’ outputs are correlated. The reason is that correlation affects the variance of total output and thus, the precision of the team’s performance measure. Negatively correlated contributions reduce the variance of total output, and this improves incentives for each team member in the setting that we consider. This also has implications for optimal team size. If the team members’ outputs are negatively correlated, more agents in the team can improve efficiency. We then consider the case where individual outputs are observable. A tournament scheme with a threshold is then optimal, where the threshold depends on an agent’s relative performance. We show that correlation affects both the efficiency and design of the optimal tournament scheme. This paper was accepted by Shivaram Rajgopal, accounting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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