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Enregistrement W2135676437 · doi:10.1109/hicss.2003.1173679

The science and engineering of e-negotiation: an introduction

2003· article· en· W2135676437 sur OpenAlexaff
Gregory E. Kersten

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMulti-Agent Systems and Negotiation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationComputer scienceRationalityNormativeKnowledge managementMode (computer interface)Negotiation theoryManagement scienceSoftwareHuman–computer interactionEngineeringSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increasing number of negotiations are conducted via electronic media allowing for an extensive use of software in negotiators' activities. Traditionally, negotiation support was based on normative and prescriptive research; its users were analysts and experts. The purpose of the recently developed e-negotiation systems is to provide negotiators with services and to satisfy their requirements rather than direct their activities so that they conform to rationality and optimality principles. This orientation is typical to software engineering. Dueto the difficulties in reconciling results of prescriptive and descriptive studies the e-negotiation design specifications are often based on selected descriptive approaches at the expense of the prescriptive support. This paper presents selected results from negotiation and e-negotiation research and provides specifications for e-negotiation system design and development. Based on review of methodological foundations and a media reference model an e-negotiation view integration model that integrates behavioural, scientific and engineering views on e-negotiation support and media reference mode is proposed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0080,016
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations54
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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