A Multicriteria Intelligence Aid Methodology Using MCDA, Artificial Intelligence, and Fuzzy Sets Theory
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.
Notice bibliographique
Résumé
Intelligence is increasingly relevant today in both military and business intelligence contexts. Business executives, military, and governments have more large datasets and meet difficulties in anticipating threat/competitor future decisions. Decision anticipation is desirable because it will enhance situation understanding and then will limit the surprise effect and favor more appropriate reactions and decision‐making. Generating and evaluating competitor/threat actions is a very challenging problem because of the uncertainty, incompleteness, and ambiguity associated with it. This paper extends the multicriteria decision aid (MCDA) methodology to the context of intelligence analysis and proposes the main pillars of a novel methodology called “Multicriteria Intelligence Aid” (MCIA). More specifically, this paper addresses how can we adapt MCDA to the context of intelligence analysis and how can we use existent methods and techniques from MCDA, artificial intelligence, and fuzzy sets theory to build this methodology. The paper presents the MCIA steps, which consist of (i) structuring the competitor/threat decision problem, (ii) handling imperfect data, (iii) modeling the analyst’s risk attitude, and (iv) aggregating the performance of the generated potential actions. An illustration of the methodology is provided in the military context. Results show that the novel methodology is applicable and provides interesting and valuable results.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle