On the role of fuzzy decision support for risk communication among stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Many of the environmental management issues which plague decision making processes can be poorly-defined scientifically, or misunderstood in real situations. Even as additional scientific studies clarify issues or impacts, (lack of) communication becomes the governing factor when external stakeholders are involved. In public participation processes, alternative dispute resolution techniques are being continually refined to enhance communication among stakeholders. The science of decision support is also evolving to allow direct participation of stakeholders in planning processes. This paper presents a framework for improving the public consultation process for the case of a popular recreational lake in central Alberta that receives discharge from a coal-fired power plant. Focus is given to the application of a fuzzy decision analysis technique to express subjectivities among stakeholders, and uncertainties in data representation. The fuzzy compromise approach is used to express subjective stakeholder evaluations for the purpose of providing feedback concerning the relative uncertainties in the performance for available alternatives, and for examining the implications of risk averse behaviour among stakeholders. The benefits of incorporating fuzzy sets to express subjectivity and model uncertainty is to clarify the relative performance of alternatives within a risk-based approach, and to identify data gaps which may impact the perception of alternatives or may be sensitive to diverse stakeholder perspectives.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».