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Enregistrement W1887237053 · doi:10.1111/j.1937-5956.2009.01108.x

Bodies of Knowledge for Research in Behavioral Operations

2009· article· en· W1887237053 sur OpenAlexaff
Elliot Bendoly, Rachel Croson, Paulo Gonçalves, Kenneth L. Schultz

Notice bibliographique

RevueProduction and Operations Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBehavioral operations researchCognitionKnowledge managementDynamics (music)PsychologyEmpirical researchComputer scienceApplied psychologyManagement scienceEpistemologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whenever intrepid researchers venture into new terrain, they find that they require knowledge outside of their formal training. This paper reviews bodies of knowledge for operations management (OM) researchers interested in the new area of Behavioral Operations. We highlight theoretical constructs and empirical phenomena from cognitive psychology, social psychology, group dynamics, and system dynamics. We also provide a guide for where to go to learn more about each body of knowledge. Our overall goal is to lower the startup costs for new researchers in Behavioral Operations.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,177
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,177
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0160,014
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0170,022
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0130,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,015

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 Opus0,468
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,076 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations345
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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