Applying voting theory in participatory decision support for sustainable timber harvesting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Several multi-criteria decision support methods have been introduced to sustainable management of natural resources, but different methods suit different planning situations. One way to support decision-making is to apply voting theory. In this study, a multi-criteria decision-support method based on voting theory, called multicriteria approval (MA), is applied to wood supply chain management in a forest area owned by the state of Finland. The area is called Leikko and is located in the rural municipality of Pieksämäki. MA seems to have some promising features in relation to participatory decision support. The most essential advantages are its ease and comprehensibility. MA is also able to deal with ordinal and imprecise information. Since the method does not demand much preference information from interest groups, the inquiries may be conducted using the Internet. In the case study, nine timber-harvesting alternatives were devised for the forest area. The study involved seven interest groups, whose representatives defined seven criteria by which the alternatives were compared. The purpose was to find a consensus or compromise solution for a practical harvesting schedule. Two different versions of MA were tested and compared from the participatory decision-support aspect. Usability and ease of method, the comprehensibility of the inquiries, and the congruence of the results were examined.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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