The Peter Principle: A Theory of Decline for A Special Issue of the Journal of Political Economy
Notice bibliographique
Résumé
Sherwin Rosen was my most important teacher, my valued colleague and dear friend. Sherwin served on my thesis committee and taught me much of what I know. Throughout the thirty years that we were friends, Sherwin was a constant source of inspiration, wisdom, and kindness. A deep thinker who opened up a number of areas or research, Sherwin was interested in hierarchies and promotion, so this paper is very much in keeping with his research agenda and derives from it. Abstract Many have observed that individuals perform worse after having received a promotion. The most famous statement of the idea is the Peter Principle, which states that people are promoted to their level of incompetence. There are a number of possible explanations. Two are explored. The most traditional is that the prospect of promotion provides incentives, which vanish after the promotion has been granted; thus, tenured faculty slack off. Another is that output falls purely as a statistical matter. Being promoted is evidence that a standard has been met. Regression to the mean implies that future productivity will decline on average. Firms optimally account for the regression bias in making promotion decisions, but the effect is never eliminated. Usually, firms inflate the promotion criterion to offset the Peter Principle effect, and the greater the amount of the inflation
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,004 |
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 ».