Submitted by Daniel Chada (danielc2112@gmail.com) on 2017-01-10T13:25:02Z No. of bitstreams: 1 chada.phd.2017.01.09.pdf: 5177057 bytes, checksum: a6174d9f2ba0b373776e750def2a23aa (MD5) / Approved for entry into archive by ÁUREA CORRÊA DA FONSECA CORRÊA DA FONSECA (aurea.fonseca@fgv.br) on 2017-01-12T14:03:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 chada.phd.2017.01.09.pdf: 5177057 bytes, checksum: a6174d9f2ba0b373776e750def2a23aa (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-23T11:48:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 chada.phd.2017.01.09.pdf: 5177057 bytes, checksum: a6174d9f2ba0b373776e750def2a23aa (MD5) Previous issue date: 2016-12-08 / Este trabalho consiste em três contribuições independentes do âmbito da modelagem cognitiva ao campo de management science. O primeiro aborda Experience Recognition, uma teoria inicialmente introduzida por Linhares e Freitas [91]. Aqui ela é estendida e delineada, além de se discutir suas contribuições para a ciência cognitiva e management science. A segunda contribuição introduz a framework cognitiva chamada Rotational Sparse Distributed Memory, e fornece uma aplicação-exemplo de suas características como substrato para um fortemente relevante campo da management science: redes semânticas. A contribuição final aplica Rotational Sparse Distributed Memory para a modelagem de motifs de rede, flexibilidade dinâmica e organização hierárquica, três resultados de forte impacto na literatura recente de neurociência. A relevância de uma abordagem baseada na modelagem neurocientífica para a decision science é discutida. / This work is comprised of three independent contributions from the realm of cognitive modeling to management science. The first addresses Experience Recognition, a theory first introduced by Linhares and Freitas [91]. Here it is extended and better defined, and also its contribution to cognitive science and management science are discussed. The second contribution introduces a cognitive framework called Rotational Sparse Distributed Memory, and provides a sample application of its characteristics as a substrate for a highly relevant subject in management science: semantic networks. The final contribution applies Rotational Sparse Distributed Memory to modeling network motifs, dynamic flexibility and hierarchical organization, all highly impactful results in recent neuroscience literature. The relevance of a neuroscientific modeling approach towards a cognitive view of decision science are discussed.