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Enregistrement W1878053330 · doi:10.1111/cobi.12209

Voting Systems for Environmental Decisions

2014· review· en· W1878053330 sur OpenAlexaff
Mark A. Burgman, Helen M. Regan, Lynn A. Maguire, Mark Colyvan, James Justus, Tara G. Martin, KRIS ROTHLEY

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVotingBullet votingCardinal voting systemsOutcome (game theory)Approval votingAnti-plurality votingComputer scienceDisapproval votingSocial choice theoryPareto principleAggregate (composite)Transitive relationMicroeconomicsEconomicsPolitical scienceMathematicsOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voting systems aggregate preferences efficiently and are often used for deciding conservation priorities. Desirable characteristics of voting systems include transitivity, completeness, and Pareto optimality, among others. Voting systems that are common and potentially useful for environmental decision making include simple majority, approval, and preferential voting. Unfortunately, no voting system can guarantee an outcome, while also satisfying a range of very reasonable performance criteria. Furthermore, voting methods may be manipulated by decision makers and strategic voters if they have knowledge of the voting patterns and alliances of others in the voting populations. The difficult properties of voting systems arise in routine decision making when there are multiple criteria and management alternatives. Because each method has flaws, we do not endorse one method. Instead, we urge organizers to be transparent about the properties of proposed voting systems and to offer participants the opportunity to approve the voting system as part of the ground rules for operation of a group.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,309
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,009 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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