About Business Decision Making by A Consistency-Driven Pairwise Comparisons Method
Notice bibliographique
Résumé
Writing this paper has been inspired by the most recent economic crises in the world. Better decision making methods are more needed now than ever before. This study presents an innovate approach to the assessment of management capability in businesses. It is based on the consistency-driven pairwise comparisons method. A proposed conceptual model of performance is flexible and adaptable to different requirements and preconditions (e.g., grant or loan applications). Considering the complexity, a hierarchical structure is used and an inconsistency analysis is performed for all the levels of the structure. The pairwise comparisons method synthesizes together performance assessments assessed at two levels (in our case; there may be more levels in general). The method of consistency-driven pairwise comparisons can be combined with other quantitative and qualitative assessment methods (including brainstorming and Delphi method). Non measurable criteria which often bypassed in other approaches, can be included in the presented model. The consistency-driven pairwise comparisons method contributes to the reliability of assessment through the consistency analysis and solid statistical studies show the accuracy improvement. The management capability merit index (MC-merit) and a procedure for computing it are introduced.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».