K1S 5B6The effect of hotness on pay and productivity
Notice bibliographique
Résumé
Acknowledgements: We would like to thank Hideki Ariizumi and Natasha De Sousa for their contribution to data gathering, Martin Dooley and Elaine Constant for helping us track down rank data, and Kim Lehrer for excellent comments at the CEA meetings in Quebec City. 1 Abstract: In this paper we examine the impact of a professor’s hotness, as rated by students, on his or her salary, controlling for research and teaching productivity. We also estimate the impacts of a professor’s hotness on the quality of his or her teaching, as evaluated by students, and the impact of hotness on research productivity, as measured by citations, publications, co-authorship, and grant funding. Our study is based on data describing economics professors at sixteen universities. Although a relatively small proportion of our sample is rated “hot ” by students, hotness generates, for some, a significant earnings premium, even with comprehensive controls for productivity. We find a strong relationship between hotness and teaching productivity, but a much weaker relationship between hotness and research productivity. The unique contribution of this paper is the use of data on actual productivity, which is generally unavailable in papers assessing the returns to appearance. 2 The effect of hotness on pay and productivity Our paper is motivated, first, by a long-standing puzzle: Are beautiful people paid more because
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,183 | 0,023 |
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 ».