Why Bonuses Promote Deviant Behaviors: A Self‐Determination Theory Perspective
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Bonuses are notoriously used to motivate workers. How effective are they at doing so, and might there be unintended consequences? We investigated the effectiveness of bonuses based on game profitability on the motivation of video game developers by examining specific bonus characteristics that align with advice derived from expectancy theory. We also investigated if bonuses encouraged or discouraged moral engagement and corner‐cutting behavior through their effects on work motivation as conceptualized through self‐determination theory. Company data on bonus characteristics coupled with surveys from 1024 game developers in a video game company indicated that the size of the last received bonus did not influence current work motivation. Uncertain probability of getting the next bonus installment was related to a lack of motivation, while more certain probability was related to higher intrinsic motivation. The probable size of the next bonus was related to lower external regulation and to higher intrinsic motivation, contrary to predictions from most motivation theories. Both probability certainty and bonus size probability were indirectly negatively associated with moral disengagement and corner‐cutting behaviors via decreasing amotivation and external regulation. Overall, results show that the bonus system in this company had limited effects on motivation and on discouraging deviant behaviors and point to how such systems can be improved using advice from theory.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».