The Routinization of Expertise: The Entry of Less-Credentialed Workers into Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Organizations are increasingly relying on less-credentialed workers to carry out work that has traditionally been performed by experts, such as lawyers, accountants, or physicians. This causes a restructuring of work within the organization, which has implications for experts’ behavior and performance. In this study, we propose that the use of less-credentialed workers prompts experts to focus on performing tasks that differentiate themselves from the other workers. The experts’ increased specialization stimulates the repeated use and provision of these differentiated tasks, even for clients who may benefit from simpler tasks and services. We suggest that this indicates the routinization of their expertise. Furthermore, we expect that the mismatch between experts’ specialization and clients’ needs will reduce worker performance and service quality. Using a difference-in-differences framework, we examine these propositions by exploring the introduction of obstetric nurses in hospitals in Brazil and its impact on the behavior and performance of obstetricians-gynecologists. We find that obstetricians-gynecologists are more likely to perform a caesarian section following the introduction of obstetric nurses in a hospital, resulting in worse care for low-risk births. This study highlights how the use of less-credentialed workers can increase experts’ specialization while reducing experts’ performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».