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Enregistrement W3123105180

Having it Easy: Consumer Discrimination and Specialization in the Workplace

2013· preprint· en· W3123105180 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNames, Identity, and Discrimination Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraitQuality (philosophy)EarningsPreferenceService (business)BusinessMarketingPurchasingScale (ratio)Tertiary sector of the economyInequalitySortingField (mathematics)EconomicsMicroeconomicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most studies analyzing the adjustments of workers to discrimination focus on sorting decisions, such as occupations workers pursue. We instead analyze on-the-job adjustments, focusing on the e ffects of discrimination by consumers. Speci fically, using extraordinary data from a large-scale restaurant, we investigate the eff ects of an out-ward yet immutable physical trait - symmetry of the facial attributes of workers - on trade off s workers make, and the extent to which the trade off s are shaped by consumer preference for the trait. A large scale restaurant is well-suited for studying these issues because, as with many jobs in the services sector, workers must trade o ff quality of service for the quantity of consumers they serve. Using a combination of observational data and data generated by a field experiment, we fi nd consumers have a preference for the trait and that preferred workers deliver lower service quality. Instead they specialize in serving more consumers. The fi ndings imply that when outward physical traits substitute for service quality in consumer preferences, preferred workers specialize in tasks having no services component because consumers punish them less for poor performance. We conclude that consumer discrimination shapes comparative advantage and, in doing so, generates earnings inequality in the workplace.

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,316 · 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