Incentives? The Effect of Profit Sharing Plans Offered by Previous Employers on Current Wages
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude, j'examine le lien entre la rémunération versée aux travailleurs et l'utilisation de programmes de partage de profits («profit sharing») par l'employeur actuel ainsi que les employeurs précédents. Avec des données du National Longitudinal Survey of Youth, je trouve que l'effet des programmes de partage de profits dont ont bénéficié les travailleurs dans leurs emplois antérieurs à leur emploi actuel est économiquement et statistiquement significatif. De fait, tenir compte de ces programmes dans une équation de gains standard réduit de façon très substantielle ou même totalement l'effet de programmes similaires offerts par l'employeur actuel. Ce dernier résultat laisse planer un doute sérieux sur une explication standard (quoique problématique) donnée pour justifier l'existence de l'effet positif des programmes de partage de profits, à savoir un effet incitatif à l'effort. Les résultats sont davantage cohérents avec le fait que les travailleurs bénéficiant de tels programmes acquièrent des habiletés transférables d'un employeur à un autre.
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 | 0.005 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".