Notice bibliographique
Résumé
Status quo bias (SQB) refers to the inclination of individuals to prefer and maintain the current state in decision-making. This study explores the profound impact of SQB on decision-making in the fields of medicine, technology, and business. Through an extensive review of existing literature, we examine how SQB significantly influences the decision-making process and its subsequent outcomes, hampering the progress of innovation and hindering the adoption of optimal choices. Rooted in factors such as familiarity, comfort, and resistance to change, SQB acts as a formidable barrier to embracing novel alternatives. Additionally, limited understanding and low market penetration further reinforce this cognitive bias. By gaining a comprehensive understanding of the nature and implications of SQB, policymakers and decision-makers can access valuable insights to guide future planning and strategies effectively, mitigating the adverse effects of this cognitive bias. The study aims to encourage progress in medicine, technology, and business domains by promoting the exploration and adoption of new products and practices. By acknowledging and addressing SQB, stakeholders can foster a culture of adaptability and open-mindedness, ultimately driving positive advancements in their respective fields.
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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 | 0,105 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,042 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».