MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2765709711 · doi:10.5465/ambpp.2016.12394abstract

Countering Bounded Rationality: Cognitive Integration As Basis of Superior Performance

2016· article· en· W2765709711 sur OpenAlexaff
Jaana Woiceshyn

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBounded rationalityPremiseArgument (complex analysis)Conceptual blendingRationalityCognitionPsychologyPerceptionMental operationsCognitive scienceEpistemologyComputer scienceCognitive psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The notion of bounded rationality and the behavioral theories, such as the Behavioral Theory of Strategy (BTS) that rest on it, have been the dominant premise of research on strategic decision making. This paper counters that premise by introducing an alternative, integrative theory of epistemology, labeled Cognitive Integration. It is described and contrasted systematically with the BTS to offer a more explicit explanation of the mental processes of strategic decision makers. This description and contrast support the argument that a strategic decision maker’s cognitive integrations-their validity and extent-are the key drivers of superior long-term performance of firms. Unlike the associative reasoning approach proposed by some BTS theorists, hierarchical integration from perceptual observations to abstract principles and contextual integration of newly acquired knowledge offer a way to condense and use a wealth of information without omitting any. I argue that such cognitive integration and application of principles by strategic decision makers are particularly advantageous when decisions are complex and projecting long-term consequences is difficult, and facilitate superior performance. These conceptual arguments about cognitive integration are illustrated with the example of John Allison, CEO of the above average-performing Fortune 500 bank BB&T for 20 years.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,013
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management ProceedingsMême sujetComplex Systems and Decision MakingTravaux en français237 207