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Enregistrement W2169857462 · doi:10.3968/j.css.1923669720050103.006

A Cased-Based Reasoning Decision Support System

2009· article· en· W2169857462 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI-based Problem Solving and Planning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarkup languageBiddingProfit (economics)MicroeconomicsEconomicsOperations researchComputer scienceHumanitiesEngineeringPhilosophyXMLWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each bidding contractors estimates his likely costs of carrying out the work detailed in the project schedules and adds a percentage markup to form the bid value. The value of the markup crucially influences the chances of a bidder winning the contract. Clearly, a low markup value should increases the chance of winning but decrease the profit, whilst a high markup should increase the profit but decrease the chance of winning the contract. It is very difficult for contractors to decide a proper markup, which happens to produce a satisfactory balance between the probability of winning the contract and the profit generated as a result of winning the contract. This paper presents a case-based reasoning decision support system (CBR-DSS) that assists contractors in solving markup estimation problem. The CRR-DSS uses successful cases of previous completed projects to derive solution to new project markup estimation problem. The principle of the CBR-DSS is to analogy new project with previous projects. Key Words: Case-Based Reasoning, DSS, Bidding, Markup Resume: Chaque contracteur demande estime son cout d’application d’un travail detaille dans les horaires et ajoute un percentage de maquillage pour avoir l’offre qui influence crucialement une eventuelle reussite d’un contrat. Evidemment une petite valeur de maquillage doit augmenter les chances de gagner mais reduire le profit tandis que un grand maquillage doit augmenter le profit mais reduire les chances d’arriver a un contract. Il est tres difficile pour les contracteurs de decider une offre convenable, qui eventuellement produit une balance de satisfaction entre la probabilite d’achever le contrat et le profit considere comme une reussite d’un contrat. Ce document presente un systeme du support decision rationnel base sur les cas (CBR-DSS) qui permet aux contracteurs de s’engager dans la solution des problemes estimes et demandes. Le CRR-DSS utilise des reussites de programmes pre-acheves qui servent a resoudre les problemes d’estimation dans un nouveau programme. Le principe de CBR-DSS est trouver les solutions pour de nouveaux programmes par analogie ceux pre-acheves. Mots cles: Raisonnement base sur les cas, DSS, offre, maquillage, acquisition Governmentale

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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