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Enregistrement W4410360687 · doi:10.1287/msom.2023.0667

Hold Me Accountable: Anonymity and Prosocial Behavior in Services

2025· article· en· W4410360687 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManufacturing & Service Operations Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorAccountabilityAnonymityBusinessReputationService providerService (business)Context (archaeology)Service delivery frameworkInternet privacyPublic relationsPsychologySocial psychologyMarketingComputer securityPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem definition: Many services rely on the prosocial behavior of consumers that benefits the wider community for effective delivery, such as bike-sharing schemes, self-service checkouts in grocery stores, and pathology screening services, yet there are frequent challenges in motivating honest, cooperative user behavior in these services. We build on existing research to argue that the degree of anonymity of users toward the service provider can be used to facilitate their prosocial behavior. Anonymity has two effects: It removes the ability of individuals to build a public reputation as someone who is prosocial, but it also removes accountability to others. Although studies have examined the effect of reputational motivation, studies of the effect of accountability on prosocial behavior have been limited to laboratory and online settings, where accountability, mostly toward their peers or to a “higher power,” only benefited other participants. Thus, little is known about how accountability toward the service provider can affect prosocial behavior that benefits the wider public. Methodology/results: We investigate this context with a unique proprietary data set from a pooled asymptomatic pathological screening program. We find that increasing anonymity by removing names from test kits distributed by the service provider decreased voluntary participation by 22%. Social pressures in larger groups partially substituted for the reduced accountability from removing names, providing an insight that can help mitigate reduced accountability in settings where anonymity is preferred. Managerial implications: For managers, we emphasize the value of accountability to the service provider as a motive for prosocial behaviors such as honesty and cooperation. For policymakers, we provide insight into designing healthcare screening and public interaction services. Funding: This work was supported, in part, by the Tulane Supporting Impactful Publications Program. Supplemental Material: The online appendices are available at https://doi.org/10.1287/msom.2023.0667 .

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.

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)0,000
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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,293 · 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