The impact of negotiators’ motivation on the use of decision support tools in preparation for negotiations
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thorough preparation for a negotiation is considered critical for the achievement of successful relational and substantive results. Careful specification of preferences and determining the negotiation offer scoring systems is one of the most important preparation activities. To facilitate this process, preference elicitation aids have been designed and implemented in decision and negotiation support systems (NSSs). This paper shows that negotiators’ motivation affects the use of simple elicitation aid and elicited preferences. We identify three types of motivations: epistemic, social, identity, and assign the factors that describe them. Then, using the dataset from electronic negotiation experiments, we apply logistic regression to identify those motivations that allow distinguishing negotiators who make errors in the determination of the scoring systems from those who do not make them. The key result allows us to identify relational‐ and learning‐oriented goals of the identity motivation as having a significant and direct impact on the negotiators’ classification. Accommodating and competing approaches of social motivation impact agents' accuracy with the differences observed for gender. Surprisingly, epistemic motivation represented by rationality and experientiality factors does not affect users’ accuracy in the prenegotiation phase. The results obtained can be used to design decision support tools adjusted to the motivational profiles of the NSS users.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle