More Enduring Questions in Cognitive IS Research
Notice bibliographique
Résumé
In the April 2012 issue of the Journal of the Association for Information Systems, Michael Davern, Teresa Shaft, and Dov Te’eni published an article titled “Cognition Matters: Enduring Questions in IS Research”. Their paper reviewed much of the history of cognitive research in the IS discipline, especially that related to human-computer interaction and decision support systems. While we believe their article is excellent in many respects, we also believe that it omitted a great deal of the most basic cognitive research performed in the IS domain over the past 10-15 years, especially work in the area of systems analysis and design. Our purpose in this paper is to supplement the work of Davern et al. by discussing much of this recent work. We use two theoretical lenses to organize our review: basic cognition and behavioral decision-making research. Our review provides many illustrations of IS research in these areas, including memory and categorization (basic cognition) and heuristics and biases (behavioral decision making). The result, we believe, is a fuller picture of the breadth of cognition-based work in the IS discipline in general and systems analysis and design in particular. The paper provides further evidence of the importance of cognitive research in IS and suggests additional enduring questions for future investigations.
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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 | 0,026 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,027 |
| Communication savante | 0,014 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».