Combiner les expériences de terrain et la modélisation structurelle : le cas de la réciprocité en milieu de travail
Bibliographic record
Abstract
Nous considérons le rôle que l’économétrie structurelle peut apporter à la généralisation des résultats d’expériences de terrain. Nous illustrons cette valeur ajoutée dans le contexte de la recherche sur la réciprocité en milieu de travail. Nous y considérons la réaction des travailleurs à une augmentation de salaire (la réciprocité positive) ainsi qu’à une réduction de salaire (la réciprocité négative). Les entreprises peuvent ne pas vouloir effectuer des expériences dans lesquelles elles coupent le salaire de leurs employés, ce qui limite notre capacité à mesurer la réciprocité négative. Nous montrons que des résultats d’expériences qui impliquent une augmentation de salaire peuvent servir à estimer les paramètres structurels qui génèrent les réactions des travailleurs aux cadeaux. Ces paramètres permettent ensuite de prédire la réaction à une réduction de salaire.
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 | 0.004 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".