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) ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ (ਹਾਂ / ਨਹੀਂ)

2) ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ (%% ਦੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ)

3) ਡਰ

4) ਮੇਰੇ ਦੇਸ਼ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ

5) ਸਫਲ ਟੀਮਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਕਿਹੜੇ ਗੁਣ ਅਤੇ ਕਾਬਲੀਅਤ ਚੰਗੇ ਆਗੂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ?

6) ਗੂਗਲ. ਕਾਰਕ ਜੋ ਟੀਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ

7) ਨੌਕਰੀ ਲੱਭਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਮੁੱਖ ਤਰਜੀਹਾਂ

8) ਇੱਕ ਬੌਸ ਇੱਕ ਮਹਾਨ ਨੇਤਾ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?

9) ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਤੇ ਸਫਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ?

10) ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਰਿਮੋਟ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਤਨਖਾਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ?

11) ਕੀ ਯੁਗਿਜ਼ਮ ਮੌਜੂਦ ਹੈ?

12) ਕਰੀਅਰ ਵਿਚ ਯੁੱਗਿਜ਼ਮ

13) ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਯੁਗਾਂ

14) ਉਮਰਵਾਦ ਦੇ ਕਾਰਨ

15) ਕਾਰਨ ਕਿ ਲੋਕ ਕਿਉਂ ਹਾਰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ (ਅੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ)

16) ਭਰੋਸਾ (#WVS)

17) ਆਕਸਫੋਰਡ ਖੁਸ਼ਹਾਲੀ ਦਾ ਸਰਵੇਖਣ

18) ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਤੰਦਰੁਸਤੀ

19) ਤੁਹਾਡਾ ਅਗਲਾ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਮੌਕਾ ਕਿੱਥੇ ਹੋਵੇਗਾ?

20) ਆਪਣੀ ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਹਫਤੇ ਕੀ ਕਰੋਗੇ?

21) ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਪਿਛਲੇ, ਮੌਜੂਦਾ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ

22) ਜੀਆ ਪਹਿਲ

23) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਸਭਿਅਤਾ ਦਾ ਅੰਤ

24) ਲੋਕ ਕਿਉਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ?

25) ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਅੰਤਰ (ifd ਐਲਨਸਬੈਕ)

26) Xing.com ਸਭਿਆਚਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ

27) ਪੈਟਰਿਕ ਲੈਨੀਕਿਓਨੀ ਦੇ "ਟੀਮ ਦੇ ਪੰਜ ਨਪੁੰਸਕਤਾ"

28) ਹਮਦਰਦੀ ਹੈ ...

29) ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਿਚ ਇਸ ਦੇ ਮਾਹਰ ਲਈ ਕੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?

30) ਲੋਕ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਸਿਓਬਹਾਨ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ)

31) ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਯਮਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ? (NAWARD retafa ਦੁਆਰਾ)

32) 21 ਹੁਨਰ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਦਾ ਲਈ ਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਯਿਰਮਿਯਾਹ ਟੀ / 赵赵))

33) ਅਸਲ ਆਜ਼ਾਦੀ ਹੈ ...

34) ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਧਾਉਣ ਦੇ 12 ਤਰੀਕੇ (ਜਸਟਿਨ ਰਾਈਟ ਦੁਆਰਾ)

35) ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾਵਾਨ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ)

36) ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ 10 ਕੁੰਜੀਆਂ

37) ਜ਼ਮੀਰ ਦਾ ਅਲਜਬਰਾ (ਵਲਾਦੀਮੀਰ ਲੇਫੇਬਵਰ ਦੁਆਰਾ)

38) ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ (ਡਾ. ਕਲੇਰ ਡਬਲਯੂ. ਗ੍ਰੇਵਜ਼ ਦੁਆਰਾ)

39) ਅਟੁੱਟ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਰਿਆਵਾਂ (ਸੁਰੇਨ ਸਮਰਚਿਆਨ ਦੁਆਰਾ)

40)

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.

ਡਰ

ਚਾਰਟ ਇਕ ਦੂਸਰੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ

VUCA

ਨਾਲ਼ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ

ਵਿਲੀਅਮ ਸੇਲਾਲੀ ਗੋਸੈੱਟ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦੁਆਰਾ ਸਧਾਰਣ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿ .ਸ਼ਨ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) r = 0.0318

ਬਰਬਾਦੀ ਦੁਆਰਾ ਗੈਰ ਸਧਾਰਣ ਵੰਡ r = 0.0013

ਸਿਰਫ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਓ > r = 0.0318

ਵੰਡ	ਗੈਰ ਸਰਕਾਰੀ	ਗੈਰ ਸਰਕਾਰੀ	ਗੈਰ ਸਰਕਾਰੀ	ਆਮ	ਆਮ	ਆਮ	ਆਮ	ਆਮ
ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਮੇਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਡਰ ਹੈ
ਮੇਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਡਰ ਹੈ
Answer 1	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0524	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0258	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0180	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0949	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0355	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0146	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.1537
Answer 2	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0175	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0058	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0387	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0669	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0494	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0116	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0969
Answer 3	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0035	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0091	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0441	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0435	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0477	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0747	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0199
Answer 4	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0412	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0255	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0229	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0192	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0353	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0246	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0990
Answer 5	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0227	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.1271	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0109	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0770	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0005	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0175	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.1774
Answer 6	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0055	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0042	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0622	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0080	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0249	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0863	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0354
Answer 7	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0084	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0331	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0656	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0297	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0523	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0696	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0522
Answer 8	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0629	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0710	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0267	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0130	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0379	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0184	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.1339
Answer 9	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0711	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.1602	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0072	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0643	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0106	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0484	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.1819
Answer 10	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0740	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0656	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0150	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0292	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0321	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0123	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.1359
Answer 11	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0629	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0524	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0098	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0104	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0253	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0247	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.1270
Answer 12	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0433	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0921	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0338	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0335	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0331	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0257	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.1540
Answer 13	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0687	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0957	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0396	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0304	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0408	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0151	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.1630
Answer 14	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0781	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0884	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0003	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0096	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0050	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0138	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.1228
Answer 15	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0539	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.1269	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0339	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0148	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0172	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0237	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.1160
Answer 16	-	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0690	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0248	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0372	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0385	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0703	ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ 0.0205	ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ -0.0792

MS Excel ਦਾ ਨਿਰਯਾਤ

ਇਹ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ VUCA ਪੋਲ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗੀ

ਠੀਕ ਹੈ

You can not only just create your poll in the ਟੈਰਿਫ «V.U.C.A ਚੋਣ ਡਿਜ਼ਾਇਨਰ» (with a unique link and your logo) but also you can earn money by selling its results in the ਟੈਰਿਫ «ਪੋਲ ਦੀ ਦੁਕਾਨ», 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 ਟੈਰਿਫ «ਮੇਰੀ SDT»

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

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

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

2023.10.13

ਵਲੇਰੀ ਆਈਸੋਜ਼ਨਕੋ

ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਮਾਲਕ SaaS SDTEST®

ਵੈਲੇਰੀ 1993 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਸਿੱਖਿਆ-ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀ ਵਜੋਂ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਵੈਲੇਰੀ ਨੇ 2013 ਵਿੱਚ ਮਾਸਟਰ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮੈਨੇਜਰ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਆਪਣੇ ਮਾਸਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੌਰਾਨ, ਉਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਰੋਡਮੈਪ (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) ਅਤੇ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ ਗਿਆ।
ਵੈਲੇਰੀ ਵੀ.ਯੂ.ਸੀ.ਏ. ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਲੇਖਕ ਹੈ। ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੰਕਲਪ, ਅਤੇ 38 ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪੋਲ।

ਇਸ ਪੋਸਟ ਹੈ 0 ਟਿੱਪਣੀਆਂ

ਦਾ ਜਵਾਬ

ਜਵਾਬ ਰੱਦ ਕਰੋ

ਆਪਣੀ ਟਿੱਪਣੀ ਛੱਡੋ