Motivating Employees with Goal‐Based Prosocial Rewards*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A recent trend in organizations is to motivate employees with goal‐based prosocial rewards, whereby employees must donate their rewards to charities upon goal attainment. We examine the motivational effects of goal‐based prosocial rewards versus cash rewards under different levels of goal difficulty. We develop our hypotheses based on affective valuation theory, which posits that when valuing uncertain outcomes by affect rather than calculation, individuals are largely insensitive to changes in probability of the outcomes, including probability of goal attainment. Experiment results support our hypotheses. Specifically, we find that employees who are rewarded with prosocial (vs. cash) goal‐based rewards are more likely to adopt an affective valuation approach. Consequently, when employees are assigned either an easy goal or a stretch goal, their effort is higher when incentivized with a goal‐based prosocial reward than a cash reward. Furthermore, there is a less curve‐linear relationship between goal difficulty and effort with prosocial (vs. cash) goal‐based rewards. These findings highlight for incentive system designers the motivational advantage of goal‐based prosocial rewards relative to traditional cash rewards. Furthermore, we extend the academic literature by showing how affect‐rich rewards such as prosocial rewards can influence employees' assessment of the probability of goal attainment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».