Underdogs and One-Hit Wonders: When Is Overcoming Adversity Impressive?
Notice bibliographique
Résumé
Success tends to increase and failure tends to decrease the chances of future success. We show that this impact of past outcomes can change how diagnostic success or failure are regarding the competence of an individual or a firm. Succeeding under adverse circumstances is especially impressive when initial failure reduces the chances of success more for low-quality agents than for high-quality agents. Succeeding after initial failure (being a “successful underdog”) can also indicate higher expected quality than succeeding twice if initial success increases the chances of success of all agents to a high level. In different circumstances, the outcome after success can be especially informative about quality, implying that failing after an initial success (a “one-hit wonder”) indicates lower quality than failing twice does. We find effects consistent with our model in data on Canadian professional hockey players and on data from the Music Laboratory experiment: Initial failure combined with eventual success is associated with high quality. The results help to clarify when failure should be attributed to the person in charge or to the situation, when underdogs and individuals who overcome adversity are especially impressive and when a naïve “more is better” heuristic for evaluating performance can be misleading. This paper was accepted by Isabel Fernandez-Mateo, organizations. Supplemental Material: The data files and online appendix are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.4630 .
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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 | 0,005 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».