The motivating power of streaks: Increasing persistence is as easy as 1, 2, 3
Notice bibliographique
Résumé
• We examine streak incentives, or payments that increase for consecutive work tasks. • Streak incentives increase persistence more than larger, stable incentives. • This is driven by an increase in commitment to a goal of maximizing earnings. • Our work suggests that streak incentives can be a cost-effective motivational tool. Organizations often use financial incentives to boost employees’ commitment to work-relevant goals in an effort to increase persistence and goal achievement (e.g., to improve organizational efficiency or sales). We introduce and test a novel incentive scheme designed to enhance persistence by increasing commitment to the goal of maximizing earnings. Specifically, we test “streak incentives,” or rewards that offer people increasing payouts for completing multiple consecutive work tasks. Across six pre-registered studies (total N = 4,493), we show that, contrary to standard economic models suggesting people will complete more piece-rate work for larger rewards, people actually complete more work when compensated with streak incentives than with larger, stable incentives. We theorize that this occurs because, by encouraging consecutive task completion, streak incentives increase commitment to a goal of maximizing earnings, which in turn increases persistence. We also show that this effect is not driven by providing increasing rewards; rather, people’s goal commitment and motivation are boosted by the requirement that they complete work tasks consecutively to earn escalating payments. Taken together, our results suggest that designing incentives to encourage streaks of work is a low-cost way to increase goal commitment and therefore persistence in organizations and other contexts.
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».