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Enregistrement W4412791317 · doi:10.2308/jmar-2024-027

Because I Care: The Effect of Value Congruence and Compensation Scheme on Target Setting in Social Mission Organizations

2025· article· en· W4412791317 sur OpenAlexaff
Wioleta Olczak, Tyler F. Thomas, Dimitri Yatsenko

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Accounting Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMarquette University
Mots-clésCongruence (geometry)Scheme (mathematics)Value (mathematics)BusinessCompensation (psychology)MathematicsPsychologyMicroeconomicsSocial psychologyEconomicsStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Many organizations, including for-profit firms, seek to support a social mission. This study experimentally examines how superiors’ value congruence and compensation scheme affect superiors’ target-setting decisions in social mission organizations. We predict and find that more value-congruent superiors set higher targets for their subordinates than less value-congruent superiors to motivate their subordinates to advance the organization’s social mission. We also find that superiors set higher targets for their subordinates when compensated with performance-based pay rather than a fixed wage. We highlight the importance of superiors’ value congruence with the organization’s social initiatives and compensation scheme on their target-setting decisions. Organizations with social initiatives or that are apt to adopt such initiatives should consider our findings when developing formal controls, as superiors’ value congruence with the social mission and their compensation structure can affect the targets they set for their subordinates. Data Availability: Data are available from the authors upon request. JEL Classifications: M52.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,364 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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