Choice Conditions and Behavioural Leverage Points in Complex and Adaptive Systems
Notice bibliographique
Résumé
Applied behavioural design solutions and behavioural public policy interventions often start with the presumption that the environments into which they will be placed are stable, yet many behavioural policies and interventions occur within complex system contexts that are likely to change over time. As a result, while creating targeted, evidence-based solutions to address discrete behaviours in users’ immediate environments—often referred to as improved ‘choice architecture’—can help achieve directed behavioural change, behavioural design practitioners are also likely to benefit from new strategies that can help them see how larger system forces will impact (or be impacted by) new solutions. This suggests that designing for behaviour within complex systems may benefit from ways to understand how system and institutional ‘plumbing’—the underlying choice conditions, or ‘choice infrastructure’— enables and shapes behaviours, as well as how design efforts must recognise where behaviours, judgement, and decision-making are constrained by broader cultural or institutional ideologies that contribute to underlying paradigms, norms, and belief systems. This paper proposes a model that practitioners can use to systematically capture various system forces that may impact human and system behaviour, as well as how these tensions might influence each other or support emergent behaviours and system conditions over time. The model takes the form of a matrix created by two complementary dimensions: first, the progressive scale of micro, meso, and macro system levels, and second, the increasingly embedded nature of system activity and mechanisms that build from targeted instances and interventions to underlying infrastructures that indirectly support behaviours, to ideological influences on behaviour in the form of mental models or belief systems that bound and shape behaviour within systems. After describing the rationale and conceptual model for this view, the paper uses the example of responsible research assessment (RRA) reform as an illustrative case. It concludes by suggesting how further interrogating the matrix content can provide new opportunities for behavioural systems design, helping practitioners explore the notion of system stability in complex system contexts, determining where potential areas of leverage may exist in the form of emergent activity or ‘hotspots’, and preventing against the potential of unintended consequences or inaction.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».