यह शोधपत्र गेमनेट मॉडल की कमियों को इंगित करता है, जो मानव रणनीतिक निर्णय लेने की प्रक्रिया की भविष्यवाणी करता है, और एक बेहतर मॉडल, एलिमेंट्रीनेट, प्रस्तुत करता है। गेमनेट मानव व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए एक लेवल-K मॉडल को एक जटिल तंत्रिका नेटवर्क-आधारित लेवल-0 मॉडल के साथ जोड़ता है। हालाँकि, लेवल-0 मॉडल का अत्यधिक लचीलापन रणनीतिक तर्क की नकल करने की संभावना को बढ़ाता है। इस शोधपत्र में, हम साबित करते हैं कि गेमनेट का लेवल-0 मॉडल वास्तव में बहुत सामान्य है और रणनीतिक व्यवहार का प्रतिनिधित्व करने में असमर्थ साबित होता है, और इस प्रकार एलिमेंट्रीनेट, एक नए तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का प्रस्ताव करता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि एलिमेंट्रीनेट, गेमनेट के समान पूर्वानुमान प्रदर्शन प्राप्त करता है, और एलिमेंट्रीनेट की विशेषताओं को बदलकर और इसके मापदंडों की व्याख्या करके, मानव व्यवहार की अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सकती है। यह पुनरावृत्त तर्क के मूल्य, अनुमान प्रक्रिया की गहराई और लेवल-0 विनिर्देश की समृद्धि को प्रदर्शित करने वाले साक्ष्य प्रदान करता है।
