An optimal sequential information acquisition model subject to a heuristic assimilation constraint
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to study the optimal sequential information acquisition process of a rational decision maker (DM) when allowed to acquire n pieces of information from a set of bi-dimensional products whose characteristics vary in a continuum set. Design/methodology/approach – The authors incorporate a heuristic mechanism that makes the n-observation scenario faced by a DM tractable. This heuristic allows the DM to assimilate substantial amounts of information and define an acquisition strategy within a coherent analytical framework. Numerical simulations are introduced to illustrate the main results obtained. Findings – The information acquisition behavior modeled in this paper corresponds to that of a perfectly rational DM, i.e. endowed with complete and transitive preferences, whose objective is to choose optimally among the products available subject to a heuristic assimilation constraint. The current paper opens the way for additional research on heuristic information acquisition and choice processes when considered from a satisficing perspective that accounts for cognitive limits in the information processing capacities of DMs. Originality/value – The proposed information acquisition algorithm does not allow for the use of standard dynamic programming techniques. That is, after each observation is gathered, a rational DM must modify his information acquisition strategy and recalculate his or her expected payoffs in terms of the observations already acquired and the information still to be gathered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».