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Enregistrement W6906624158 · doi:10.17605/osf.io/jyuvm

Overconfidence due to preference for control

2022· other· en· W6906624158 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelegateDelegationOverconfidence effectTask (project management)Control (management)PreferenceVariety (cybernetics)Work (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large body of research suggests that people tend to be overconfident in their own abilities in a variety of domains. At the same time, people are reluctant to delegate decisions even when they understand that it would monetarily benefit them (Botti et al., 2004; Botti and McGill, 2006; Botti et al., 2009) and they take over tasks from others (Verrey, 2019) that then lead to suboptimal group outcomes. We propose that beliefs about own and others’ performance are motivated by intrinsic preferences for control (Owens et al., 2014). Specifically, in contexts where one can decide whether to rely on own performance or the performance of someone else, people want to choose the better performance and self-rely at the same time. When learning about potential performances, one could engage in motivated reasoning to get to the desired conclusion, with high certainty, that self-reliance is indeed the money maximizing choice. In an online experiment we test whether the described belief mechanism is indeed present. We let people work on a real-effort task with a piece rate scheme. To cleanly identify the relationship between delegation and beliefs about one’s own and others’ performance, agents don’t work directly for principals. Instead, we use their piece rate performance for later sessions. Additionally, principals only learn about the option to delegate after completing the task themselves. Therefore, delegation simply translates to being paid after another participant’s prior performance. Thus, the only instrumental information for the delegation decision is principals’ beliefs about their own and the agent’s prior performance. The treatment exogenously varies whether the principals know about the opportunity to delegate before or only after receiving noisy information about the agents’ prior performance. The rationale behind this manipulation is that when the principal is aware of the opportunity to delegate, he can engage in motivated reasoning (Kunda, 1990) when processing the noisy information about the agents’ performance. If his desired outcome is not to delegate, he potentially inflates his beliefs about his own and deflates his beliefs about the agent’s performance. That is, we predict that principals are relatively more optimistic about their own performance — compared to the agent’s performance — when they know about the opportunity to delegate ahead of time, at the same time, they are more reluctant to delegate. Primary research questions: • Are people more likely to end up with a posterior, believing they are better than their counterpart, when there is more opportunity to engage in motivated reasoning? • Are people more reluctant to delegate when there is more opportunity to engage in motivated reasoning? Auxiliary questions: • When learning about the performance of others, does the opportunity to engage in motivated reasoning make people revise their beliefs about their own performance more frequently? • Can payoff considerations fully explain delegation decisions?

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0170,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,010

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,306 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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