Newsvendor Game: A Behavioral Exercise in Decision Making under Risk
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The newsvendor problem is a classic problem of decision making under risk that is taught in traditional Operations and Supply Chain Management classes as a single‐period inventory problem. We discuss the following three pedagogical points of interest to any instructor tasked with teaching this topic: a) why the newsvendor model is relevant in this day and age; b) how to make better sense of the newsvendor problem for students; and c) how to easily implement and administer an active learning exercise in either a traditional classroom, or an online setting. This active learning exercise is a quick, effective, and meaningful way of demonstrating a variety of concepts related to the newsvendor problem that include: a) the rational economic method of calculating optimal order quantity, b) the inherent risk in forecasting and ordering decisions as they relate to surpluses and shortages; and c) the cognitive limitations in decision making that often result in irrational but predictable decision‐making behavior as demonstrated by empirical research on newsvendor behavior. This exercise can help instructors and students transition into broader discussions on human behavior, cognitive limitations, and perceptions of risk. Overall, it should provide the student with an improved understanding of the operational and behavioral issues associated with decision making under risk.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».