A Modeling Methodology for Multiobjective Multistakeholder Decisions
Notice bibliographique
Résumé
anagementsciencescurrentlydonotoffera systematic approach to model thedynamics and effects of multiple stake-holders’ objectives on corporate decisions. The pur-pose of this article is to introduce a structured qualita-tive methodology that provides researchers with ameans to systematically model, analyze, and comparecases of context-rich, idiosyncratic organizationaldecisions that involve multiple sets of objectives ofmultiple and divergent stakeholders.The multiobjective multistakeholder decisionmodeling methodology consists of a stepwiseapproach for inferring organizational priorities bymodeling organizational objectives hierarchies. Anobjectives hierarchy classifies related, more specificsubsets of objectives into higher level categories ofbroader, more general objectives in a hierarchical treestructure. In the modeling methodology, we combinequalitative and structured elements to achieve twotraditionally exclusive research goals: retain a highlevel of the decision’s complexity and simultaneouslyprovidemeansforsystematiccomparisonswithinoneor among several decision cases. With this methodol-ogy, we aim to broaden the empirical base of stake-holder theory by expanding its methodologicalarsenal.The modeling methodology is nontraditional inthat it links two formerly distinct streams of research:(a) multiattribute decision analysis and, specifically,the objectives hierarchies method from decision anal-ysis (Keeney, 1992; von Neumann & Morgenstern,1947;vonWinterfeldt,1987)and(b)recentdescriptivedevelopments in the stakeholder literature (Freeman,1984; Mitchell, Agle, & Wood, 1997). The objectiveshierarchies method creates tree structures that orga-nize the objectives of a decision maker into related
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».