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Enregistrement W4363674425 · doi:10.1111/1911-3846.12868

The interactive effect of organizational identification and reward type on reward valuation

2023· article· en· W4363674425 sur OpenAlexaffvenue
Khim Kelly, Weiming Liu, Adam Presslee

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of WaterlooAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReward systemValuation (finance)IncentiveValue (mathematics)PreferenceCashBusinessMarketingPsychologyMicroeconomicsEconomicsAccountingStatisticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent management trends highlight two techniques firms use to motivate employee effort: (1) fostering employees' organizational identification (OI) and (2) offering employees tangible rewards such as gift cards instead of cash rewards. We use three studies to examine how OI affects employees' reward valuation and how such effects differ depending on the reward type. Study 1 is an experiment, demonstrating that increasing OI increases the emphasis participants place on a reward's symbolic value, which then increases the total value of the reward—to a larger extent when the reward is tangible than when it is cash. Study 2 is an experiment, providing evidence that Study 1 results are robust to using a tangible reward that is not socially consumed, that is selected either by the firm or by the employee, and that is either a good or poor fit with the employee's personal preference. Finally, Study 3 is a survey, asking respondents about actual rewards they received from their current employer and capturing their actual OI with their current employer. Results in Study 3 are inferentially similar to those in Study 1 and Study 2, albeit stronger for rewards of smaller monetary value. Collectively, these results highlight the particular benefit of strong OI on how employees value tangible rewards relative to cash rewards, which should be of interest to incentive system designers.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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