Are You Paying Your Employees to Cheat? An Experimental Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Canada for generous research support through grants 410-2001-1590 and 410-2007-1380. We are also grateful to J. Atsu Amegashie, Jeremy Clark and Bradley Ruffle for very We compare misrepresentations of performance that occur under a target-based compensation system with those that occur both under a linear piece-rate and a tournament-based bonus setting by means of a controlled laboratory experiment with salient financial incentives. A widely used anagram word-creation game was employed as the experimental task. Results show that whether one considers the number of overclaimed words, the number of work/pay periods in which such over-claims occur, or the number of participants who make an over-claim at least once, target-based compensation produced more cheating than the other two systems. In particular, as argued by Michael Jensen (2003), linear piece-rates produce significantly less cheating than a target-based scheme. Moreover, a tournament scheme based on relative performance also results in significantly less cheating than a target-based one. In addition, as first demonstrated by Schweitzer et al. (2004), cheating is more likely under a target-based scheme the closer a participant is to the target. 1 How people make decisions involving compliance with ethical guidelines and regulations in organizational and social life has been an important focus of research in such diverse fields as philosophy, psychology, accounting, economics, and management. Prior work has identified a number of important factors that affect such compliance decisions by individuals (see Ford & Richardson, 1994; Loe, Farell, & Mansfield, 2000, for comprehensive reviews). These determinants include gender (Ambrose & Schminke,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».