A Multi-Criteria Prioritization Framework (MCPF) to Assess Infrastructure Sustainability Objectives
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a Multi-Criteria Prioritization Framework (MCPF) that can assist decision-makers and government administrators in identifying and ranking infrastructure sustainability objectives in developing countries. The framework also helps governments of developing countries in assessing the priority of repair of damaged infrastructure assets, based on significant sustainability objectives. A Template of infrastructure sustainability objectives is developed through literature review and interviews with key experts. A questionnaire-based survey solicits experts’ opinions to rate the sustainability objectives based on their relative importance to the public, using a five-point Likert rating scale. The quality of experts participating in the rating process is determined using the pair-wise comparison method of the analytical hierarchical process (AHP) that calculates a crisp importance weight value of each expert, based on his or her qualification criteria. The relative importance index (RII) method is adapted to prioritize the sustainability objectives, which integrates the rating scores assigned by experts and their relative importance weight factors. A crisp facility sustainability priority index (FSPI) is computed using a survey-based approach and a weighted sum technique in multi-criteria decision analysis that determines the priority of repair of damaged infrastructure facilities, based on significant sustainability objectives. In order to test the applicability of the prioritization framework, a case study is applied in Egypt to demonstrate how the model can assist governments of developing countries in prioritizing damaged infrastructure assets that need urgent repairs. The prioritization framework presented in this paper offers a simple yet efficient evaluation technique to decision-makers with limited budgets that accounts for sustainability objectives in deciding on the repair priorities of damaged facilities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».