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Enregistrement W3121156681 · doi:10.2308/accr-50910

Communication and Information Sharing in Teams

2014· article· en· W3121156681 sur OpenAlexaff
Naomi Rothenberg

Notice bibliographique

RevueThe Accounting Review · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic rentUpstream (networking)ProductivityDownstream (manufacturing)IncentivePrivate information retrievalProduction (economics)BusinessPaymentPrincipal (computer security)Information sharingProductive efficiencyInformation asymmetryMicroeconomicsComputer scienceEconomicsFinanceMarketingTelecommunicationsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper studies whether dissemination of private, pre-decision signals about productivity is valuable to the principal when agents work sequentially and observe each other's effort. The benefit of dissemination is that when productivity states are correlated, each agent's signal is useful as a performance measure for the other agent and for making efficient production choices. The more informative the signal is about agents' efforts, the greater the benefit of the additional performance measure, but there is a cost due to higher information rents. With no dissemination, the downstream agent learns about the upstream agent's productivity state by observing that agent's effort. The upstream agent's rents are lower because he has no incentive to free-ride on the downstream agent, who follows his effort, but there is less information on which to base the payments. The choice between dissemination and no dissemination depends on the informativeness of the signal about agents' efforts. JEL Classifications: D82; D83; J41; M41.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,327 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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