Code for replication: Absenteeism, Productivity, and Relational Contracts Inside the Firm
Notice bibliographique
Résumé
Achyuta Adhvaryu, Jean-François Gauthier, Anant Nyshadham and Jorge Tamayo This document describes the instructions for: (1) accessing the datasets used in the manuscript, (2) the program files used to replicate the analysis of this study, (3) steps to replicate results. The program files replicate not just the tables and figures in the main paper, but also all tables and figures in the appendices. 1. Data Availability and Provenance Statement The data used in this study were provided to us by the firm partner (Shahi Exports Pvt. Ltd.) on an exclusive and proprietary basis. We have entered into a data-sharing agreement with the firm to allow access to the de-identified data upon request for replication purposes. Please email datarequest@shahi.co.in to submit a request. Once the request for replication data is received, we can share the anonymized data after the requester signs an agreement with the firm that the data will not be shared further and will be used only for the replication purpose. We obtained two types of data which we combined to generate the analysis file: (1) Administrative data containing information about production, absenteeism, and productivity by line. (2) Responses to survey from line supervisors. For the main regression analysis, we combine line-level information to create a dyadic dataset called “raw_reg.dta”. For supporting tables and figures it is often more convenient to use the line level data. All the datasets can be found in the “Data” folder upon request. 2. Code Description All codes are in the “Code” folder. PPML_reg_final.do runs all the main PPML regressions of the results section and those in appendix. We have enclosed our ado files in case changes in the ppmlhdfe function is updated by the time of replication. Note that ppmlhdfe is a form of maximum likelihood command and therefore may produce slightly different results when run on a different number of cores. For replication purposes, the .do file runs the command on a single core. Final_support_tables.do execute all other tables of the paper and appendix. Final_figures.do generates all figures of the paper. Figures 8 and 9 produce the simulation figures. The code for Figures 8 and 9 runs Simulation.do. The simulations and Figure I1, rely on the estimation of a monotonic polynomial regression which is done in Matlab via the code Simulations_monotonic_polynomial_fit.m. Simulation.do is called in the code of Figure 8 and 9. It runs all the simulations. Simulations_monotonic_polynomial_fit.m estimates the monotonic polynomial production function based on the data created in the code of figure I1. 3. Steps PPML_reg_final.do, Final_support_tables.do, and Simulations_monotonic_polynomial_fit.m can be run independently. Final_figures.do executes Simulation.do. Hence, the latter doesn’t need to be run independently.
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 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 | 0,019 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,323 | 0,107 |
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 ».