The Role of Country and the Effectiveness of Compensation Strategies in Technology- Intensive Firms
Bibliographic record
Abstract
Le but de cette étude est d'examiner le rôle du pays et de l'intensité technologique dans le choix des politiques de rémunération ainsi que l'influence de ces politiques sur la performance et le taux de roulement du personnel chez les entreprises à forte et faible intensité technologique. En utilisant les résultats d'une enquête réalisée auprès de 602 grandes entreprises dans trois pays différents (Canada, France, Angleterre), nous avons observé que le pays d'implantation de l'entreprise joue un rôle plus important que l'intensité technologique dans la compréhension des choix en matière de rémunération. Une deuxième enquête réalisée auprès de 128 entreprises canadiennes montre que plusieurs stratégies de rémunération sont mieux adaptées au secteur de la haute technologie qu'au secteur traditionnel. En effet, nous avons observé qu'un pourcentage de bonis annuels élevé ainsi qu'une importance accordée aux incitatifs collectifs étaient associés positivement à la performance de marché des entreprises à haute intensité technologique. Les résultats suggèrent également que l'utilisation intensive des programmes d'incitatifs individuels accroît le taux de roulement des entreprises à haute intensité technologique alors que l'utilisation des incitatifs de groupe réduit le taux de roulement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".