Mathematical Psychology

This project investigates mathematical psychology's historical and philosophical foundations to clarify its distinguishing characteristics and relationships to adjacent fields. Through gathering primary sources, histories, and interviews with researchers, author Prof. Colin Allen - University of Pittsburgh [1, 2, 3] and his students Osman Attah, Brendan Fleig-Goldstein, Mara McGuire, and Dzintra Ullis have identified three central questions:

What makes the use of mathematics in mathematical psychology reasonably effective, in contrast to other sciences like physics-inspired mathematical biology or symbolic cognitive science?
How does the mathematical approach in mathematical psychology differ from other branches of psychology, like psychophysics and psychometrics?
What is the appropriate relationship of mathematical psychology to cognitive science, given diverging perspectives on aligning with this field?

Preliminary findings emphasize data-driven modeling, skepticism of cognitive science alignments, and early reliance on computation. They will further probe the interplay with cognitive neuroscience and contrast rational-analysis approaches. By elucidating the motivating perspectives and objectives of different eras in mathematical psychology's development, they aim to understand its past and inform constructive dialogue on its philosophical foundations and future directions. This project intends to provide a conceptual roadmap for the field through integrated history and philosophy of science.

The Project: Integrating History and Philosophy of Mathematical Psychology

This project aims to integrate historical and philosophical perspectives to elucidate the foundations of mathematical psychology. As Norwood Hanson stated, history without philosophy is blind, while philosophy without history is empty. The goal is to find a middle ground between the contextual focus of history and the conceptual focus of philosophy.

The team acknowledges that all historical accounts are imperfect, but some can provide valuable insights. The history of mathematical psychology is difficult to tell without centering on the influential Stanford group. Tracing academic lineages and key events includes part of the picture, but more context is needed to fully understand the field's development.

The project draws on diverse sources, including research interviews, retrospective articles, formal histories, and online materials. More interviews and research will further flesh out the historical and philosophical foundations. While incomplete, the current analysis aims to identify important themes, contrasts, and questions that shaped mathematical psychology's evolution. Ultimately, the goal is an integrated historical and conceptual roadmap to inform contemporary perspectives on the field's identity and future directions.

The Rise of Mathematical Psychology

The history of efforts to mathematize psychology traces back to the quantitative imperative stemming from the Galilean scientific revolution. This imprinted the notion that proper science requires mathematics, leading to "physics envy" in other disciplines like psychology.

Many early psychologists argued psychology needed to become mathematical to be scientific. However, mathematizing psychology faced complications absent in the physical sciences. Objects in psychology were not readily present as quantifiable, provoking heated debates on whether psychometric and psychophysical measurements were meaningful.

Nonetheless, the desire to develop mathematical psychology persisted. Different approaches grappled with determining the appropriate role of mathematics in relation to psychological experiments and data. For example, Herbart favored starting with mathematics to ensure accuracy, while Fechner insisted experiments must come first to ground mathematics.

Tensions remain between data-driven versus theory-driven mathematization of psychology. Contemporary perspectives range from psychometric and psychophysical stances that foreground data to measurement-theoretical and computational approaches that emphasize formal models.

Elucidating how psychologists negotiated to apply mathematical methods to an apparently resistant subject matter helps reveal the evolving role and place of mathematics in psychology. This historical interplay shaped the emergence of mathematical psychology as a field.

The Distinctive Mathematical Approach of Mathematical Psychology

What sets mathematical psychology apart from other branches of psychology in its use of mathematics?

Several key aspects stand out:

Advocating quantitative methods broadly. Mathematical psychology emerged partly to push psychology to embrace quantitative modeling and mathematics beyond basic statistics.
Drawing from diverse mathematical tools. With greater training in mathematics, mathematical psychologists utilize more advanced and varied mathematical techniques like topology and differential geometry.
Linking models and experiments. Mathematical psychologists emphasize tightly connecting experimental design and statistical analysis, with experiments created to test specific models.
Favoring theoretical models. Mathematical psychology incorporates "pure" mathematical results and prefers analytic, hand-fitted models over data-driven computer models.
Seeking general, cumulative theory. Unlike just describing data, mathematical psychology aspires to abstract, general theory supported across experiments, cumulative progress in models, and mathematical insight into psychological mechanisms.

So while not unique to mathematical psychology, these key elements help characterize how its use of mathematics diverges from adjacent fields like psychophysics and psychometrics. Mathematical psychology carved out an identity embracing quantitative methods but also theoretical depth and broad generalization.

Situating Mathematical Psychology Relative to Cognitive Science

What is the appropriate perspective on mathematical psychology's relationship to cognitive psychology and cognitive science? While connected historically and conceptually, essential distinctions exist.

Mathematical psychology draws from diverse disciplines that are also influential in cognitive science, like computer science, psychology, linguistics, and neuroscience. However, mathematical psychology appears more skeptical of alignments with cognitive science.

For example, cognitive science prominently adopted the computer as a model of the human mind, while mathematical psychology focused more narrowly on computers as modeling tools.

Additionally, mathematical psychology seems to take a more critical stance towards purely simulation-based modeling in cognitive science, instead emphasizing iterative modeling tightly linked to experimentation.

Overall, mathematical psychology exhibits significant overlap with cognitive science but strongly asserts its distinct mathematical orientation and modeling perspectives. Elucidating this complex relationship remains an ongoing project, but preliminary analysis suggests mathematical psychology intentionally diverged from cognitive science in its formative development.

This establishes mathematical psychology's separate identity while retaining connections to adjacent disciplines at the intersection of mathematics, psychology, and computation.

Looking Ahead: Open Questions and Future Research

This historical and conceptual analysis of mathematical psychology's foundations has illuminated key themes, contrasts, and questions that shaped the field's development. Further research can build on these preliminary findings.

Additional work is needed to flesh out the fuller intellectual, social, and political context driving the evolution of mathematical psychology. Examining the influences and reactions of key figures will provide a richer picture.

Ongoing investigation can probe whether the identified tensions and contrasts represent historical artifacts or still animate contemporary debates. Do mathematical psychologists today grapple with similar questions on the role of mathematics and modeling?

Further analysis should also elucidate the nature of the purported bidirectional relationship between modeling and experimentation in mathematical psychology. As well, clarifying the diversity of perspectives on goals like generality, abstraction, and cumulative theory-building would be valuable.

Finally, this research aims to spur discussion on philosophical issues such as realism, pluralism, and progress in mathematical psychology models. Is the accuracy and truth value of models an important consideration or mainly beside the point? And where is the field headed - towards greater verisimilitude or an indefinite balancing of complexity and abstraction?

By spurring reflection on this conceptual foundation, this historical and integrative analysis hopes to provide a roadmap to inform constructive dialogue on mathematical psychology's identity and future trajectory.

The SDTEST^®

The SDTEST^® is a simple and fun tool to uncover our unique motivational values that use mathematical psychology of varying complexity.

The SDTEST^® helps us better understand ourselves and others on this lifelong path of self-discovery.

Here are reports of polls which SDTEST^® makes:

1) ಕಳೆದ ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಕಂಪನಿಗಳ ಕ್ರಮಗಳು (ಹೌದು / ಇಲ್ಲ)

2) ಕಳೆದ ತಿಂಗಳು ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಕಂಪೆನಿಗಳ ಕ್ರಿಯೆಗಳು (ವಾಸ್ತವವಾಗಿ%)

3) ಭಯ

4) ನನ್ನ ದೇಶ ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು

5) ಯಶಸ್ವಿ ತಂಡಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಉತ್ತಮ ನಾಯಕರು ಯಾವ ಗುಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ?

6) ಗೂಗಲ್. ತಂಡದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳು

7) ಉದ್ಯೋಗಾಕಾಂಕ್ಷಿಗಳ ಮುಖ್ಯ ಆದ್ಯತೆಗಳು

8) ಬಾಸ್ ಅನ್ನು ಮಹಾನ್ ನಾಯಕನನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದು ಯಾವುದು?

9) ಜನರು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಲು ಕಾರಣವೇನು?

10) ದೂರದಿಂದಲೇ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಕಡಿಮೆ ವೇತನವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ನೀವು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ?

11) ವಯಸ್ಸು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯೇ?

12) ವೃತ್ತಿಜೀವನದಲ್ಲಿ ವಯಸ್ಸು

13) ಜೀವನದಲ್ಲಿ ವಯಸ್ಸು

14) ವಯಸ್ಸಾದ ಕಾರಣಗಳು

15) ಜನರು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡಲು ಕಾರಣಗಳು (ಅನ್ನಾ ವೈಟಲ್ ಅವರಿಂದ)

16) ಸ ೦ ತಾನು (#WVS)

17) ಆಕ್ಸ್‌ಫರ್ಡ್ ಸಂತೋಷ ಸಮೀಕ್ಷೆ

18) ಮಾನಸಿಕ ಯೋಗಕ್ಷೇಮ

19) ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಅತ್ಯಂತ ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಅವಕಾಶ ಎಲ್ಲಿದೆ?

20) ನಿಮ್ಮ ಮಾನಸಿಕ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ವಾರ ನೀವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ?

21) ನನ್ನ ಹಿಂದಿನ, ವರ್ತಮಾನ ಅಥವಾ ಭವಿಷ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ

22) ಅರ್ಹತೆ

23) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ನಾಗರಿಕತೆಯ ಅಂತ್ಯ

24) ಜನರು ಏಕೆ ಮುಂದೂಡುತ್ತಾರೆ?

25) ಆತ್ಮ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಬೆಳೆಸುವಲ್ಲಿ ಲಿಂಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸ (ಐಎಫ್‌ಡಿ ಅಲೆನ್ಸ್‌ಬಾಚ್)

26) Xing.com ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

27) ಪ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ ಲೆನ್ಸಿಯೊನಿ ಅವರ "ತಂಡದ ಐದು ಅಪಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳು"

28) ಪರಾನುಭೂತಿ ...

29) ಉದ್ಯೋಗ ಪ್ರಸ್ತಾಪವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಐಟಿ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಏನು ಅವಶ್ಯಕ?

30) ಜನರು ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಏಕೆ ವಿರೋಧಿಸುತ್ತಾರೆ (ಸಿಯೋಭನ್ ಮೆಕ್‌ಹೇಲ್ ಅವರಿಂದ)

31) ನಿಮ್ಮ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತೀರಿ? (ನವಾಲ್ ಮುಸ್ತಫಾ ಎಂ.ಎ.

32) ನಿಮಗೆ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಪಾವತಿಸುವ 21 ಕೌಶಲ್ಯಗಳು (ಜೆರೆಮಿಯ ಟಿಯೋ / by)

33) ನಿಜವಾದ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ ...

34) ಇತರರೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಬೆಳೆಸುವ 12 ಮಾರ್ಗಗಳು (ಜಸ್ಟಿನ್ ರೈಟ್ ಅವರಿಂದ)

35) ಪ್ರತಿಭಾವಂತ ಉದ್ಯೋಗಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು (ಟ್ಯಾಲೆಂಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್)

36) ನಿಮ್ಮ ತಂಡವನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವ 10 ಕೀಲಿಗಳು

37) ಆತ್ಮಸಾಕ್ಷಿಯ ಬೀಜಗಣಿತ (ವ್ಲಾಡಿಮಿರ್ ಲೆಫೆಬ್ವ್ರೆ ಅವರಿಂದ)

38) ಭವಿಷ್ಯದ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು (ಡಾ. ಕ್ಲೇರ್ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಗ್ರೇವ್ಸ್ ಅವರಿಂದ)

Below you can read an abridged version of the results of our VUCA poll “Fears“. The full version of the results is available for free in the FAQ section after login or registration.

ಭಯ

ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ

VUCA

ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಗುಣಾಂಕ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು

ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆ, ವಿಲಿಯಂ ಸೀಲಿ ಗೊಸೆಟ್ ಅವರಿಂದ (ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ) r = 0.033

ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆ, ಸ್ಪಿಯರ್‌ಮ್ಯಾನ್ ಅವರಿಂದ r = 0.0013

ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೋರಿಸಿ > r = 0.033

ವಿತರಣೆ	ಸಾಮಾನ್ಯವಲ್ಲದ	ಸಾಮಾನ್ಯವಲ್ಲದ	ಸಾಮಾನ್ಯವಲ್ಲದ	ಸಾಮಾನ್ಯ	ಸಾಮಾನ್ಯ	ಸಾಮಾನ್ಯ	ಸಾಮಾನ್ಯ	ಸಾಮಾನ್ಯ
ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ನನ್ನ ಮಹಾನ್ ಭಯ
ನನ್ನ ಮಹಾನ್ ಭಯ
Answer 1	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0559	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0315	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0170	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0920	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0294	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0124	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.1539
Answer 2	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0229	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0002	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0448	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0636	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0445	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0134	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0939
Answer 3	-	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0032	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0121	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0416	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0462	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0466	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0788	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0195
Answer 4	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0438	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0348	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0195	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0153	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0300	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0207	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0980
Answer 5	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0304	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.1282	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0135	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0734	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0013	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0200	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.1757
Answer 6	-	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0002	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0082	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0627	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0083	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0193	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0831	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0315
Answer 7	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0126	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0381	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0687	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0243	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0469	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0642	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0515
Answer 8	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0698	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0848	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0327	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0148	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0345	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0134	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.1365
Answer 9	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0668	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.1676	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0083	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0693	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0131	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0516	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.1818
Answer 10	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0782	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0753	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0204	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0247	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0342	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0131	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.1304
Answer 11	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0578	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0532	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0096	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0087	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0195	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0311	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.1196
Answer 12	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0390	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.1037	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0358	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0358	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0250	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0299	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.1520
Answer 13	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0644	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.1048	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0448	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0268	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0417	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0178	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.1600
Answer 14	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0712	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.1021	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0007	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0088	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0011	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0088	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.1169
Answer 15	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0557	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.1365	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0423	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0177	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0162	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0224	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.1179
Answer 16	-	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0591	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0273	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0386	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0400	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0653	ದುರ್ಬಲ ಧನಾತ್ಮಕ 0.0284	ದುರ್ಬಲ .ಣಾತ್ಮಕ -0.0708

ಎಂಎಸ್ ಎಕ್ಸೆಲ್ ರಫ್ತು

ಈ ಕಾರ್ಯವು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ VUCA ಮತದಾನಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತದೆ

ಸರಿ

You can not only just create your poll in the ಟ್ಯಾರಿಫ್ «V.U.C.A ಸಮೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಡಿಸೈನರ್» (with a unique link and your logo) but also you can earn money by selling its results in the ಟ್ಯಾರಿಫ್ «ಮತದಾನ ಅಂಗಡಿ», as already the authors of polls.

If you participated in VUCA polls, you can see your results and compare them with the overall polls results, which are constantly growing, in your personal account after purchasing ಟ್ಯಾರಿಫ್ «ನನ್ನ SDT»

[1] https://twitter.com/wileyprof

[2] https://colinallen.dnsalias.org

[3] https://philpeople.org/profiles/colin-allen

2023.10.13

ವಾವೆರಿ ಕೊಸೆಂಕೊ

ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾಲೀಕ ಸಾಸ್ ಪೆಟ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ sdtest®

ವಲೇರಿ 1993 ರಲ್ಲಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಹಂತ-ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಾಗಿ ಅರ್ಹತೆ ಪಡೆದರು ಮತ್ತು ಅಂದಿನಿಂದ ಯೋಜನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ವಾಲೆರಿ ಅವರು 2013 ರಲ್ಲಿ ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಪದವಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ಪಡೆದರು. ಅವರ ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ರೋಡ್ಮ್ಯಾಪ್ (ಜಿಪಿಎಂ ಡಾಯ್ಚ ಗೆಸೆಲ್ಸ್‌ಚಾಫ್ಟ್ ಫಾರ್ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟ್‌ಮ್ಯಾನಾಗಳು ಇ. ವಿ.) ಮತ್ತು ಸುರುಳಿಯಾಕಾರದ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾದರು.
ವಲೇರಿ ವಿವಿಧ ಸುರುಳಿಯಾಕಾರದ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಎಸ್‌ಡಿಟೆಸ್ಟ್‌ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅನುಭವವನ್ನು ಬಳಸಿದರು.
ವಲೇರಿ ವಿ.ಯು.ಸಿ.ಎ.ನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಲೇಖಕ. ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಸುರುಳಿಯಾಕಾರದ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ, 20 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು.

ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ಹೊಂದಿದೆ 0 ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ

ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಿಸಿ

ಉತ್ತರವನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್ ಬಿಡಿ