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Enregistrement W195370548

Utility: Anticipated, Experienced, and Remembered

2015· article· en· W195370548 sur OpenAlexaff
Carey K. Morewedge

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleasureContext (archaeology)NormativePain and pleasureExpected utility hypothesisMarginal utilityPsychologyAction (physics)Value (mathematics)Social psychologySubjective expected utilityUtility maximizationPositive economicsEconomicsEpistemologyMathematical economicsMicroeconomicsPhilosophyComputer sciencePsychotherapist
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern conceptions of utility are rooted in the system that Jeremy Bentham proposed to determine which actions and laws most benefit the most people. Bentham believed that the value of every action could be quantified in terms of its utility – the intensity of pleasure or pain that it caused, as well as the duration of its influence, its uncertainty, and its propinquity or remoteness. The value of every action was thus a function of the total pleasure and pain it elicited, weighted by its duration, certainty, and when it would happen (Bentham, 1789). This system, which fell out of favor among economists of the twentieth century, serves as the basis of much of the research examining the pleasure and pain derived from experiences and normative decision making today (Bruni & Sugden, 2007; Read, 2007). In this chapter, I review the history of the concept from Bentham to the present (Historical Background), distinctions between different kinds of utility and judgments (Components and Judgments of Experienced Utility), how utility is measured (Measuring Instant and Total Utility), contextual factors that influence the utility associated with experiences (Context Dependence), how experienced utility is evaluated prospectively and retrospectively (Predicted and Remembered Utility), and why people make decisions that do not maximize utility (Maximization Failures).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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