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Enregistrement W4293173705 · doi:10.1007/s10683-022-09768-5

Risk preferences and contract choices

2022· article· en· W4293173705 sur OpenAlexafffund
Jean-Louis Bago, Bruce Shearer

Notice bibliographique

RevueExperimental Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsUniversité LavalGouvernement du Québec
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésLotteryWageEconomicsRisk aversion (psychology)Set (abstract data type)Expected utility hypothesisRisk neutralActuarial scienceMicroeconomicsLabour economicsComputer scienceFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We conducted a series of field experiments to investigate the ability of experimentally measured risk preferences to predict the contractual choices of workers in the real labour market. In a first set of experiments we twice measured workers’ risk preferences using the lottery approach of Holt and Laury (Am Econ Rev 92(5):1644–165, 2002). These workers subsequently participated in a contract-choice experiment, making 12 decisions. For each decision, the worker chose between his/her regular piece-rate contract and a particular fixed wage contract, each distinguished by the level of the fixed wage. One of the twelve decisions was then chosen at random and the worker was paid according to his/her choice for that decision over a period of two working days. We estimate the effect of risk preferences on contractual choices, controlling for measurement error and worker ability. Risk preferences effectively predict contract choices—risk-averse workers are more likely to select fixed-wage contracts. High-ability workers prefer piece-rates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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