REMUNERAÇÃO EXECUTIVA E DESEMPENHOEMPRESARIAL: EVIDÊNCIAS DO "GUIA EXAME - 100 MELHORES EMPRESAS PARAVOCÊ TRABALHAR''
Notice bibliographique
Résumé
The paper estimates the brazilian CEO’s elasticity of pay with respect to firm performance, measured by revenues, employing an yet unexplored source of longitudinal dataset on those type of studies: “Guia Exame 100 Melhores Empresas para Voce Trabalhar”, from 1999 up to 2002. The available empirical evidence, however, posits a trade-off between its ineditism and the necessity of solving an aggregative question: to estimate parameters from individual equations when someone has at his/her disposal only averages of variables of interest, i.e., there is a problem of averaged data (see, MACHADO and SILVA (2006)). We estimate a significant elasticity of pay for Brazilian executives (0.16). Such value is comparable to other figures obtained from different analysis (see, MAKINEN (2005) and ZHOU (2000)): higher than those figures from Switzerland (0.11), Germany (0.13) and France (0.13) and lower than those values from Netherlands (0.17), Canada (0.25) and United States (0.28). Our results contribute for a better understanding of the internal labor market of Brazilian CEO’s.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».