MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1502594267 · doi:10.1023/a:1024268907844

Order of Play, Forward Induction, and Presentation Effects in Two-Person Games

2003· article· en· W1502594267 sur OpenAlexaff
Rudolf Müller, Asha Sadanand

Notice bibliographique

RevueExperimental Economics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueGame Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIterated functionDistribution (mathematics)ObservabilityContrast (vision)Presentation (obstetrics)Mathematical economicsOrder (exchange)Computer scienceExtensive-form gameSequential gameGame theoryMathematicsEconomicsArtificial intelligenceApplied mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We investigate the effects of order-of-play (simultaneous, unobserved sequential and fully observed sequential play) and form of presentation (extensive vs. normal) in three simple two person games: battle-of-the-sexes with and without outside option and a three strategy game which differentiates between virtual observability (VO) and iterated elimination of dominated strategies as principles of equilibrium selection. VO predicts that knowledge of the order of play alone will affect the distribution of strategies chosen. We contrast this with the predictions of iterated elimination of dominated strategies. We report results from 1800 one-shot games conducted in 6 sessions with 120 subjects and analysed as panel data. The form of presentation strongly affects the distribution of outcomes and strategies. Information about order of play shifts the distribution of strategies away from the distribution in simultaneous play and towards the distribution in fully observed play, especially in the less complicated games presented in normal order. Order-of-play effects are less evident as complexity of the game increases. Extensive form presentation appears to induce sequential thinking even in simultaneously played games.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExperimental EconomicsMême sujetGame Theory and ApplicationsTravaux en français237 207