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Enregistrement W4405336715 · doi:10.1111/1911-3846.13005

Is more always better? An experimental examination of the effects of feedback frequency, narcissistic oversensitivity, and growth mindset on performance accuracy

2024· article· en· W4405336715 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph A. Johnson, Khim Kelly, Wioleta Olczak

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiteit MaastrichtUniversiteit van AmsterdamMonash UniversityUniversity of Central Florida
Mots-clésMindsetPsychologySocial psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The provision of more frequent feedback to employees is increasing, although prior research has found mixed results as to the effect of increased feedback frequency on employee performance. Narcissism research identifies narcissistic oversensitivity as a key narcissistic subdimension that may result in particularly strong responses to performance feedback. We predict and find in an experiment that increased performance feedback frequency has a more negative impact on the performance accuracy of individuals with higher levels of narcissistic oversensitivity and that this negative interactive effect of feedback frequency and narcissistic oversensitivity is mitigated by the priming of a growth mindset. These results should be of practical interest to firms as they design their management control systems to improve employee performance, considering the variation in narcissistic oversensitivity among their employees. These results also contribute to recent accounting research on the effects of feedback frequency and employee mindsets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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