MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2477163919 · doi:10.4018/978-1-59140-845-1.ch010

Multcriteria Decision Analysis for Collaborative GIS

2006· book-chapter· en· W2477163919 sur OpenAlexaff
Jacek Malczewski

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple-criteria decision analysisDecision analysisDecision support systemComputer scienceGeographic information systemManagement scienceGroup decision-makingData scienceGeographyOperations researchEngineeringData miningCartographyMathematicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter provides a critical review of GIS-based multicriteria decision analysis (GIS-MCDA) for supporting group (collaborative and participatory) decision making. The review is based on a survey of referred papers that have been published over the last 15 years or so. The chapter offers a classification of the GIS-MCDA approaches for group decision making. First, the articles are classified according to the generic elements of the MCDA methods. Second, the GIS-MCDA methods are classified according to the various perspectives on collaborative decision support. These taxonomies of the GIS-MCDA approaches provide a background for an evaluation of the contribution of MCDA to GIS-based collaborative decision making.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,255 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIGI Global eBooksMême sujetCognitive Science and MappingTravaux en français237 207