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Enregistrement W1983629772 · doi:10.1177/0170840612470231

How our Frames Direct Us: A Poker Experiment

2013· article· en· W1983629772 sur OpenAlexafffund
Danny Miller, Cyrille Sardais

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHEC Montréal
Organismes subventionnairesHEC Montréal
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Frame (networking)Interpretation (philosophy)Frame analysisSocial psychologyThematic analysisRelational frame theoryPsychologyComputer scienceCognitive psychologySociologyArtificial intelligenceQualitative researchSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We adapt Erving Goffman’s (1974) frame analysis to discover how frames shape individuals’ decisions in a poker-based experiment. The frames that surfaced in our subjects’ verbalizations suggest the ways in which they form very different impressions of “what is going on” in an identical situation. Our findings revealed that people’s frames drive the information they attend to in a situation, the interpretation they put on that information, and the way they synthesize the information to make a decision. The thematic frames that emerged differed dramatically across groups of individuals; they also were cohesive, multifaceted, and relatively few in number. As a result they were predictive: one could foretell a person’s behavior across multiple situations given the consistency in the frame adopted. In most cases, frames also revealed a significant mismatch with the requirements of the situation. Management scholars and practitioners would be wise to be more alert to frames which can do as much to derail effective decision-making as to facilitate it.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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