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Enregistrement W2915723103 · doi:10.1504/ijmcdm.2019.10019420

PROMETHEE-MP: a generalisation of PROMETHEE for multi-period evaluations under uncertainty

2019· article· en· W2915723103 sur OpenAlexaff
Sarah Ben Amor, Bruno Urli, Anissa Frini

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Multicriteria Decision Making · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Measurement and Uncertainty Evaluation
Établissements canadiensCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesUniversité du Québec à RimouskiWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriod (music)MathematicsStatisticsComputer scienceEconometricsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainability is a major concern and decisions have to be made based on the triple bottom line while simultaneously evaluating the economic, social and environmental impacts. In this context, decisions generally have a planning horizon of several years or even decades and consequently need to be evaluated in the short, medium and long term under uncertainty. This paper intends to tackle this complexity and proposes a multi-period generalisation of PROMETHEE under uncertainty, named PROMETHEE-MP, which is based on a double aggregation (a multi-criteria aggregation and a temporal aggregation), followed by an exploitation phase. The multi-criteria aggregation step uses a generalisation of PROMETHEE III in a situation of random uncertainty with intervals generated by Monte Carlo simulation. For temporal aggregation, we use a measure of distance between pre-orders that captures indifference, strict preference, weak preference and incomparability relations. Finally, we illustrate the proposed PROMETHEE-MP in the context of sustainable forest management.

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 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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,389
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,149 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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