論文の概要: Decisioning Workshop 2023
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05495v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 13:17:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 14:25:08.872546
- Title: Decisioning Workshop 2023
- Title(参考訳): ディクショニングワークショップ2023
- Authors: Mario Lezoche, Sanabria Freddy Muñoz, Collazos Cesar, Torres Diego, Agredo Vanessa, Ruiz Pablo, Hurtado Julio,
- Abstract要約: 知識社会では、知識という用語は組織の中核的な資源と見なされなければならない。
知識を共有することは、その保持を保証し、この合意の構築を触媒する。
協調的な意思決定という私たちのビジョンは、意思決定プロセスの最初の部分の品質を高めることだけに留まらない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3769303106863454
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In a knowledge society, the term knowledge must be considered a core resource for organizations. So, beyond being a medium to progress and to innovate, knowledge is one of our most important resources: something necessary to decide.Organizations that are embracing knowledge retention activities are gaining a competitive advantage. Organizational rearrangements from companies, notably outsourcing, increase a possible loss of knowledge, making knowledge retention an essential need for them. When Knowledge is less shared, collaborative decision-making seems harder to obtain insofar as a ``communication breakdown'' characterizes participants' discourse. At best, stakeholders have to finda consensus according to their knowledge. Sharing knowledge ensures its retention and catalyzes the construction of this consensus. Our vision of collaborative decision-making aims not only at increasing the quality of the first parts of the decision-making process: intelligence and design, but also at increasing the acceptance of the choice. Intelligence and design will be done by more than one individual and constructed together; the decision is more easily accepted. The decided choice will then be shared. Thereby where decision-making could be seen as a constructed model, collaborative decision-making, for us,is seen as the use of socio-technical media to improve decision-making performance and acceptability. The shared decision making is a core activity in a lot of human activities. For example, the sustainable decision-making is the job of not only governments and institutions but also broader society. Recognizing the urgent need for sustainability, we can argue that to realize sustainable development, it must be considered as a decision-making strategy. The location of knowledge in the realization of collaborative decision-making has to be regarded insofar as knowledge sharing leads to improve collaborative decision-making: a ``static view'' has to be structured and constitutes the ``collaborative knowledge.'' Knowledge has an important role in individual decision-making, and we consider that for collaborative decision-making, knowledge has to be shared. What is required is a better understanding of the nature of group work''. Knowledge has to be shared, but how do we share knowledge?
- Abstract(参考訳): 知識社会では、知識という用語は組織の中核的な資源と見なされなければならない。
ですから、進歩と革新の媒体である以上、知識は最も重要なリソースの1つであり、決定するために必要なものなのです。
企業からの組織再編、特にアウトソーシングは、知識の損失を増大させ、知識の保持がそれらにとって不可欠なニーズとなる。
知識の共有度が低ければ,「コミュニケーションのブレークダウン」が参加者の言論を特徴付けるため,協調的な意思決定を行うのは難しいように思われる。
せいぜい、ステークホルダーは彼らの知識に応じて合意を見出さなければなりません。
知識を共有することは、その保持を保証し、この合意の構築を触媒する。
協調的な意思決定というビジョンは、意思決定プロセスの最初の部分である知性と設計の質を高めるだけでなく、選択の受け入れを高めることを目的としています。
インテリジェンスとデザインは複数の個人によって行われ、一緒に構築される。
決定された選択は共有される。
これにより、意思決定が構築されたモデルとみなすことができ、私たちにとって協調的な意思決定は、意思決定のパフォーマンスと受容性を改善するために社会技術メディアを使用することと見なされる。
共有意思決定は、多くの人間の活動の中核的な活動である。
例えば、持続可能な意思決定は、政府や機関だけでなく、より広い社会の業務である。
持続可能性の急激なニーズを認識し、持続可能な開発を実現するためには、意思決定戦略とみなす必要があると論じることができる。
協調的な意思決定の実現における知識の場所は、知識の共有が協調的な意思決定を改善するために、遠くから見なされなければならない:「静的な視点」は構造化され、「協調的な知識」を構成する必要がある。
「知識」は個人の意思決定において重要な役割を担い、協調的な意思決定には知識を共有する必要があると考える。
必要なのは、グループワークの性質をよりよく理解することだ。
知識を共有する必要があるが、どのように知識を共有するのか?
関連論文リスト
- Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality [53.10194953873209]
我々は、逆説(AE)の方法論を最先端の強化学習フレームワークに拡張する。
学習したAI制御システムは、敵のタンパリングに対する堅牢性を示す。
トレーニング/学習フレームワークでは、この技術は人間のインタラクションを通じてAIの決定と説明の両方を改善することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T15:38:57Z) - Beyond Factuality: A Comprehensive Evaluation of Large Language Models
as Knowledge Generators [78.63553017938911]
大規模言語モデル(LLM)は、下流の知識集約タスクのための情報検索技術より優れている。
しかし、コミュニティの懸念は、この無検閲の知識を使用することの事実と潜在的意味について多岐にわたる。
本研究では,6つの重要な視点から生成した知識を評価するために設計されたCONNERを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T08:22:37Z) - ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with
Multi-Agent Conversational Interactions [58.71970923420007]
提案するChoiceMatesは,LLMエージェントの動的セットとの対話を可能にするシステムである。
エージェントは、意見のあるペルソナとして、柔軟に会話に参加し、応答を提供するだけでなく、各エージェントの好みを引き出すために互いに会話する。
ChoiceMatesを従来のWeb検索とシングルエージェントと比較した結果,ChoiceMatesはより信頼性の高いWebと比較して,発見,潜水,情報管理に有用であることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T16:49:39Z) - Pitfalls in Effective Knowledge Management: Insights from an
International Information Technology Organization [8.847473225998908]
本研究の目的は、個人が効果的に知識を共有し管理することを妨げる障害要因を特定することである。
いくつかの障害要因が特定され、個人的社会的トピック、組織的社会的トピック、技術的なトピック、環境的トピック、および関連する社会的および技術的トピックに分類された。
これらの障害を緩和するための推奨事項は、トレーニングやガイドラインなど、従業員の行動を改善することに焦点を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T09:45:08Z) - CIKQA: Learning Commonsense Inference with a Unified
Knowledge-in-the-loop QA Paradigm [120.98789964518562]
我々は,コモンセンス知識の大規模化により,すべてのコモンセンスをカバーできるような,各タスクに十分なトレーニングセットをアノテートすることは不可能である,と論じる。
モデルのコモンセンス推論能力について,2つの観点から検討する。
我々は、このベンチマークを知識-イン-ループ質問回答(CIKQA)を用いたCommonsense Inferenceと命名した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T14:32:39Z) - Anti-Retroactive Interference for Lifelong Learning [65.50683752919089]
我々は脳のメタラーニングと連想機構に基づく生涯学習のパラダイムを設計する。
知識の抽出と知識の記憶という2つの側面から問題に取り組む。
提案した学習パラダイムが,異なるタスクのモデルを同じ最適に収束させることができることを理論的に分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-27T09:27:36Z) - A Justice-Based Framework for the Analysis of Algorithmic
Fairness-Utility Trade-Offs [0.0]
予測に基づく意思決定システムでは、異なる視点が異なってくる可能性がある。
意思決定者の短期的なビジネス目標はしばしば、意思決定対象が公平に扱われたいという願望と矛盾している。
本稿では,これらの価値を優先した選択を明確化するためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-06T20:31:55Z) - Knowledge Management Strategies and Emerging Technologies -- An Overview
Of the Underpinning Concepts [0.0]
知識管理は、世界的な経済発展においてますます重要な役割を担っている。
この分野では、多くの指導的な社会科学者が、組織的知識は戦略的資産と見なされるべきであると主張している。
現代社会に関連性を保つために、組織は知識管理や新興技術を無視してはならない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-03T14:33:31Z) - Uncertainty quantification and exploration-exploitation trade-off in
humans [0.0]
本稿では,不確実性下における人間の意思決定戦略が情報収集(探索)と報酬獲得(探索)のトレードオフをどのように管理するかを分析する理論的枠組みを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-05T16:03:04Z) - From climate change to pandemics: decision science can help scientists
have impact [2.2768021440549164]
意思決定科学は、エビデンスに基づく経営戦略の特定を目的としている。
数学的モデリング、ステークホルダーの価値観、意思決定を支援するための論理的制約が組み合わさる。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、数学的モデルを公共の場に押し込んだが、それはモデリングが意思決定に影響を及ぼす無数の例の1つだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T00:51:31Z) - Inverse Active Sensing: Modeling and Understanding Timely
Decision-Making [111.07204912245841]
我々は,内因性,文脈依存型時間圧下でのエビデンスに基づく意思決定の一般的な設定のための枠組みを開発する。
意思決定戦略において、サプライズ、サスペンス、最適性の直感的な概念をモデル化する方法を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-25T02:30:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。