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Enregistrement W4376106709 · doi:10.1111/1911-3846.12873

Managerial performance evaluation and organizational form

2023· article· en· W4376106709 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Krapp, Wolfgang Schultze, Andreas Weiler

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Pittsburgh
Mots-clésDecentralizationMoral hazardCompensation (psychology)Risk aversion (psychology)MicroeconomicsOrganizational performanceControl (management)BusinessEconomicsIndustrial organizationIncentiveExpected utility hypothesisMarketingFinancial economicsManagementPsychologySocial psychologyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study the relative efficiency of centralized versus decentralized organizational forms given optimized managerial performance evaluation within an incomplete contracting framework with risk‐averse agents under moral hazard. Decentralization and performance evaluation are complementary control choices and the efficiency of an organizational form depends on the design of performance evaluation. Divisions can make relationship‐specific investments that not only improve firm performance, but also increase compensation risk. We find that pure divisional performance evaluation is optimal under centralization, whereas under decentralization, optimal compensation contracts include a combination of divisional and firm‐wide performance evaluation. When comparing both organizational forms, we find that the optimal form depends on managers’ degree of risk‐aversion and the uncertainty of the business environment. Contrary to previous literature, we find that centralization dominates in many situations, particularly at high degrees of risk‐aversion and high uncertainty.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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