MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3121907980

Framing Manipulations in Contests: A Natural Field Experiment

2015· preprint· en· W3121907980 sur OpenAlexfundno aff
Fuhai Hong, Tanjim Hossain, John A. List

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCONTESTFraming (construction)IncentiveEconomicsProductivityLoss aversionLOOMWageLabour economicsMicroeconomicsDemographic economicsEngineeringPolitical scienceEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploiting findings that losses loom larger than gains, studies have shown that framing manipulations can increase productivity of workers. Using a natural field experiment that exogenously manipulates wage bonuses within contests in a Chinese high-tech manufacturing facility, we show that how loss aversion affects worker behavior critically depends on the incentive scheme as well as the framing manipulation. Four sets of two identical teams competed against each other to win a bonus given to the team, within a set, with the higher average hourly productivity over the week. In each set, the bonus was framed as a reward or gain for one team and as a punishment or loss for the other. Average weekly productivity was slightly higher under the loss treatment, but this increase was statistically insignificant. However, the team under the loss treatment was at least 35% more likely to win the contest. As teams' payoffs are based on relative productivity under a contest, framing effect is much stronger in terms of relative productivity. Finally, workers seemingly responded to the bonus by increasing the quality of production as well as quantity-defect rate fell as productivity increased.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetExperimental Behavioral Economics StudiesTravaux en français237 207