A group decision-making aggregation process
Notice bibliographique
Résumé
Within the frame of decision aid literature, decision making problems with multiple sources of information have drawn the attention of researchers from a wide spectrum of disciplines. In decision situations with multiple individuals, each one has his own knowledge of the decision problem alternatives. The use of information assessed in different domains is not a seldom situation. This non-homogeneous information can be represented by values belonging to domains with different nature as linguistic, numerical and interval valued or can be values assessed in label sets with different granularity and multigranular linguistic information. Decision processes for solving these problems are composed by two steps: aggregation and exploitation. The main problem to deal with non-homogeneous contexts is the aggregation manner of the information assessed in these contexts. The purpose of this paper is to address this problem and establish a procedure to aggregate individual opinions into a common decision to deal with non-homogeneous contexts. This process combines at the same time numerical, interval valued and linguistic information. Since subjectivity, vagueness and imprecision enter into the assessments of experts, the 2-tuple fuzzy linguistic representation model is used to deal with the fuzziness of human judgment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,019 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».