Evaluating prioritization of ASEAN highway network development using a fuzzy multiple attribute decision making method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The association of South East Asian Nations (ASEAN) has recently decided to develop a new highway network to connect countries in the association by roads to enhance cultural integration and economic growth of Asian countries. A total of 5400 km of roads are required to be newly constructed or upgraded to develop the ASEAN highway network. In this study, prioritization of investment for 32 road sections in the ASEAN highway network construction was evaluated using a two‐step hierarchical fuzzy multiple attribute decision‐making (MADM) process. The first step was to prioritize each corridor, and the second step was to prioritize individual roads within each corridor. In this prioritization, the importance of road sections was evaluated based on economic and political aspects. The economic aspect was assessed using traffic volume and construction cost while the political aspect was assessed using data related to balancing regional development, a country's willingness to invest, road network connectivity, and priority of each corridor. The road sections from Mawlamyine to Thanbyuzayat were identified as the highest priority road sections for construction. Also, it was found that the application of the Fuzzy MADM process for evaluating the prioritization of road construction is a useful and beneficial method in prioritizing highway development across various regions such as Southeast Asian countries. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».