BEHAVIORAL DECISION MAKING WITH COMBINED STATES UNDER IMPERFECT INFORMATION
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral decision making is an area of multidisciplinary research attracting growing interest of scientists and practitioners, economists, and business people. A wide spectrum of successful theories is present now, including Prospect theory, multiple priors models, studies on altruism, trust and fairness. However, these theories are developed for precise and complete information, whereas real information concerning a decision maker's (DM) behavior and environment is imperfect, qualitative, and, as a result, often described in natural language (NL). We suggest an approach based on modeling a DM's behavior by a set of states. Each state represents a certain principal behavior. In our approach, states of nature and DM's states constitute a single space of combined states. For formalizing relevant information described in NL, we use fuzzy set theory. The utility model is based on Choquet-like integration over combined states. The investigations show that Expected Utility, Choquet Expected Utility and Cumulative Prospect Theory are special cases of the suggested approach. We apply the suggested approach to solving a benchmark and a real-life decision problem. The obtained results show validity of the suggested approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle