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Record W2923538587

Une étude du lien entre la productivité et la bienfaisance des entreprises : une présentation des données provenant d'une expérience sur terrain de l'industrie sylvicole en Colombie-Britannique

2016· article· fr· W2923538587 on OpenAlexaboutno aff
Stephen Spence

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicBusiness, Education, Mathematics Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude cherche à mesurer l’importance du lien entre la bienfaisance d’un employeur et la productivité de ses travailleurs. Cet objectif est atteint à l’aide d’un modèle fondé dans la théorie classique et s’inspire par la suite de la littérature des préférences sociales. Plusieurs expériences ont réussi à démontrer l’existence d’un lien entre la productivité et la bienfaisance de l’employeur, mais rarement dans un environnement où cette bienfaisance est imposée de façon exogène. Par voie d’une expérience effectuée sur un échantillon d’étudiants, une étude de Tonin et Vlassopoulos (2013) s’est confrontée à ce défi. Leurs résultats suggèrent que la bienfaisance d’un employeur a un effet positif sur la productivité, mais ceci n’est pas démontré dans l’environnement de travail. L’expérience discutée lors de ce document comble donc le fossé. Le lien en question est évalué en concevant d’une expérience sur le terrain d’une entreprise de reboisement en Colombie-Britannique. Les travailleurs de l’entreprise sont observés sous trois conditions salariales, dont une s’agit du salaire à la pièce ordinaire, une s’agit du salaire à la pièce ordinaire plus une prime pécuniaire, et une s’agit du salaire à la pièce ordinaire plus une prime qui est versée à un organisme de bienfaisance du choix du travailleur. Selon les données recueillies, les travailleurs ont été plus productifs lorsque leur employeur a promis de faire des dons de bienfaisance, mais ont été moins productifs lorsqu’un prime salaire leur a été accordé. Par contre, ces résultats deviennent insignificatifs avec l’inclusion des variables de contrôle pour les conditions météorologiques. Les données analysées ne permettent d’établir un lien entre ni la rémunération ni la bienfaisance de l’employeur. Les changements imposés par l’expérience conçue par ce mémoire ne sont pas suffisants pour surmonter les chocs quotidiens de l’environnement du travail.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.308
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.006
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.228
Teacher spread0.212 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
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