MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3121888774 · doi:10.1287/mnsc.2013.1718

When Smaller Menus Are Better: Variability in Menu-Setting Ability

2013· article· en· W3121888774 sur OpenAlexaff
David Goldreich, Hanna Hałaburda

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSetterContext (archaeology)Computer sciencePreferenceTask (project management)Quality (philosophy)Relation (database)Human–computer interactionMicroeconomicsEconomicsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Are large menus better than small menus? Recent literature argues that individuals' apparent preference for smaller menus can be explained by their behavioral biases or informational limitations. These explanations imply that absent behavioral or informational effects, larger menus would be objectively better. However, in an important economic context—401(k) pension plans—we find that larger menus are objectively worse than smaller menus, as measured by the maximum Sharpe ratio achievable. We propose a model in which menu setters differ in their ability to preselect the menu. We show that when the cost of increasing the menu size is sufficiently small, a lower-ability menu setter optimally offers more items in the menu than a higher-ability menu setter. Nevertheless, the menu optimally offered by a higher-ability menu setter remains superior. This results in a negative relation between menu size and menu quality: smaller menus are better than larger menus. This paper was accepted by Wei Xiong, finance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagement ScienceMême sujetFinancial Literacy, Pension, Retirement AnalysisTravaux en français237 207