Behavioral Decision Making in Normative and Descriptive Views: A Critical Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies on decision analytics frequently refer to the topic of behavioral decision making (BDM), which focuses on behavioral components of decision analytics. This paper provides a critical review of literature for re-examining the relations between BDM and classical decision theories in both normative and descriptive reviews. We attempt to capture several milestones in theoretical models, elaborate on how the normative and descriptive theories blend into each other, thus motivating the mostly prescriptive models in decision analytics and eventually promoting the theoretical progress of BDM—an emerging and interdisciplinary field. We pay particular attention to the decision under uncertainty, including ambiguity aversion and models. Finally, we discuss the research directions for future studies by underpinning the theoretical linkages of BDM with fast-evolving research areas, including loss aversion, reference dependence, inequality aversion, and models of quasi-maximization mistakes. This paper helps to understand various behavioral biases and psychological factors when making decisions, for example, investment decisions. We expect that the results of this research can inspire studies on BDM and provide proposals for mechanisms for the development of D-TEA (decision—theory, experiments, and applications).
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».