An Examination of Human Fast and Frugal Heuristic Decisions for Truckload Spot Pricing
Notice bibliographique
Résumé
Background: One of several logistics contexts in which pricing decisions are made involves truckload carriers using reverse auctions to bid for prices they want for their transportation services while operating under uncertainty about factors such as their (i) operations costs and (ii) rivals’ bids. This study’s main purpose is to explore humans’ use of fast and frugal heuristics (FFHs) to navigate those uncertainties. In particular, the study clarifies the logic, theoretical underpinnings, and performance of human FFHs. Methods: The study uses behavior experiments as its core research method. Results: The study’s key findings are that humans use rational FFHs, yet, despite the rationality, human decisions yield average profits that are 35% below profits from price optimization models. The study also found that human FFHs yield very unstable outcomes: the FFH coefficient of variation in profit is twice as large as price optimization. Novel contributions inherent in these findings include (a) clarifying connections between spot market auction pricing and behavioral theories and (b) adding truckload spot markets to the literature’s contexts for measuring performance gaps between human FFHs and optimization models. Conclusions: The contributions have implications for practical purposes that include gauging spot pricing decisions made under constraints such as limited access to price optimization tools.
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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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».