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Enregistrement W2131846481 · doi:10.1155/2013/874805

A Hybrid Stochastic-Interval Analytic Hierarchy Process Approach for Prioritizing the Strategies of Reusing Treated Wastewater

2013· article· en· W2131846481 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMathematical Problems in Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaUnited Nations Development ProgrammeUnited Nations
Mots-clésReuseLandscapingAnalytic hierarchy processInterval (graph theory)Process (computing)Computer scienceLexicographical orderOperations researchEngineeringMathematicsWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a hybrid stochastic-interval analytic hierarchy process (SIAHP) approach to address uncertainty in group decision making by integrating interval judgment, probabilistic distribution, lexicographic goal programming, and Monte Carlo simulation. A case study related to wastewater treatment plant (WWTP) effluent reuse was conducted to demonstrate the feasibility of the proposed approach. Four candidate alternatives including city moat landscaping, municipal reuse, industrial reuse, and agricultural irrigation were evaluated by five experts according to technical, economic, and environmental criteria. The results suggest that industrial reuse (0.18–0.3) is more preferred over municipal reuse (0.16–0.25) or agricultural irrigation (0.17–0.26) in most replications. The final score of city moat landscaping ranges from 0.11 to 0.31 which indicates a great divergence of expert opinions. It can be concluded that choosing industrial reuse seems to give the best overall account of technical, economic, and environmental concerns. The proposed SIAHP approach can aid group decision making by accommodating linguistic information and dealing with insufficient information or biased opinions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle