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Enregistrement W2979084726 · doi:10.1111/1911-3846.12567

The Effects of Incentive Scheme and Task Difficulty on Employees' Altruistic Behavior Outside the Firm

2019· article· en· W2979084726 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew H. Newman, Ivo Tafkov, Flora H. Zhou

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeorgia State University
Mots-clésIncentiveTask (project management)Altruism (biology)Entitlement (fair division)FeelingScheme (mathematics)Piece workTournamentSocial psychologyBusinessAffect (linguistics)MicroeconomicsPsychologyEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Employer‐sponsored opportunities for altruism outside the workplace can improve employee engagement and passion within the firm, enhance the firm's corporate visibility, and improve its recruitment. There is limited understanding of whether and how a firm's management control system on employees' daily tasks can influence employee willingness to engage in altruism outside the workplace. In this study, we investigate via an experiment how the incentive scheme (tournament vs. piece rate) on employees' daily tasks interacts with the difficulty level of these tasks (low vs. high) to affect employees' altruistic behavior outside the firm. Our results indicate that, compared to a piece‐rate scheme, a tournament scheme leads to a greater decrease in non‐winning participants' altruistic behavior outside the firm when the original, incentivized task is more difficult compared to when it is less difficult. Consistent with our theory, participants' feelings of excessive entitlement partially mediate the interaction effect of incentive scheme and task difficulty on participants' altruistic behavior outside the firm. This study informs firms about how the design of its incentive scheme on employees' daily task inside the firm and the nature of that task can influence employee willingness to act altruistically outside the firm.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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