Notice bibliographique
Résumé
Managers face problems that are increasingly complex and dynamic. Decision support systems (DSS) are designed to assist them make better decisions. However, the empirical evidence concerning the impact of DSS on improved decision making and learning in dynamic tasks is equivocal at best (Klabbers, 2003; Sharda, Steve, Barr, & McDonnell, 1988; Sterman, 2000; Todd & Benbasat, 1999). Over four decades of dynamic decision making; studies have resulted in a general conclusion on why people perform poorly in dynamic tasks. In dynamic tasks, where a number of decisions are required rather than a single decision, decisions are interdependent, and the decision-making environment changes as a result of the decisions or autonomously or both (Edwards, 1962), most often the poor performance is attributed to subjects’ misperceptions of feedback. That is, people perform poorly because they ignore time delays between their “actions and the consequences” (Sterman, 2000) and are insensitive to the feedback structure of the task system (Diehl & Sterman, 1995). Decision maker’s mental models about the task are often inadequate and flawed (Kerstholt & Raaijmakers, 1997; Romme, 2004). In this paper we argue that system dynamics based interactive learning environments (ILEs) could provide effective decision support for dynamic tasks by reducing the misperceptions of feedback.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».