Motivation Backfire: When Motivation Leads to Unexpected Organizational Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
When leveraged correctly, motivation can be a powerful organizational tool. More motivated employees are likely to persist longer on tasks, (Bargh et al., 2001), pay more attention to details (Botvinick & Braver, 2015), and expend more effort (Amabile, Barsade, Mueller, & Staw, 2005; Isen, Daubman, & Nowicki, 1987) than those who are less motivated. Organizations are also instrumental in designing motivational systems. For example, people were less motivated to volunteer when asked to volunteer for 200 hours, compared to when the same 200 hours was broken up over 4 hours per week or 8 hours every 2 weeks (Rai et al., 2022). While much research has examined the positive effects of motivation, there is also research suggesting that motivation can backfire. For example, highly motivated people are more likely to “choke under pressure” (Beilock & Gray, 2007) and offering money for prosocial behaviors can decrease their uptake (Gneezy & Rustichini, 2000). Understanding the contexts in which motivation can lead to negative outcomes is a key organizational concern. In this symposium, we bring together leading and emerging scholars with the aim to answer three questions: (1) when does motivation lead to negative organizational outcomes, (2) are people’s expectations for motivation’s impact on organizational outcomes calibrated to reality, and (3) once these negative outcomes are anticipated, can interventions be designed to overcome them? Together, the papers in this symposium offer important empirical insights into how conventional wisdom about the effects of motivation can lead us astray. Practically, the collection of papers also provides managers and policymakers with insights as to how to design motivational systems that are consistent with their desired outcomes. Team Passion Peaks: The Double-Edge Sword of Momentarily High Team Passion Author: Anne Margit Reitsema; Harvard Business School Author: Kai Krautter; Harvard U. Author: Jon Michael Jachimowicz; Harvard Business School From Warm Glow to Cold Chill: The Effect of Choice Framing on Donation Interest Author: Ilana Brody; UCLA Anderson School of Management Author: Hengchen Dai; UCLA Anderson School of Management Author: Jana Gallus; UCLA Anderson School of Management Motivation Myopia: The Overestimation of Motivation’s Impact on Performance Author: Eliana Polimeni; Northwestern Kellogg School of Management Author: Loran F. Nordgren; Northwestern U. Goal Fusion Increases Motivation Author: Jiabi Wang; U. of Chicago Booth School of business Author: Ayelet Fishbach; professor
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».