More Dynamic Than You Think: Hidden Aspects of Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
Decision-making is a multifaceted, socially constructed, human activity that is often non-rational and non-linear. Although the decision-making literature has begun to recognize the effect of affect on decisions, examining for example the contribution of bodily sensations to affect, it continues to treat the various processes involved in coming to a decision as compartmentalized and static. In this paper, we use five theories to contribute to our understanding of decision-making, and demonstrate that it is much more fluid, multi-layered and non-linear than previously acknowledged. Drawing on a group experience of deciding, we investigate the intrapersonal, interpersonal, and collective states that are at play. These states are shown to be iterative: each being reinforced or dampened in a complex interaction of thought, affect, social space and somatic sensations in a dynamic flux, whilst individuals try to coalesce on a decision. This empirical investigation contributes to theory, method and practice by suggesting that Volatility, Uncertainty, Complexity and Ambiguity (VUCA) is a human condition. VUCA permeates and impacts decision-making in a multitude of ways, beyond researchers’ previous understanding. The innovation generated through this paper resides in a set of propositions that will accelerate progress in the theory, method, and practice of decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».