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Enregistrement W2923965420 · doi:10.5539/mas.v13n4p51

Assessment and Selection of Contractors in Specific Contracting Projects with Supply Chain Approach, Using GRAY and AHP Methods as Decision Support

2019· article· en· W2923965420 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Najiazarpour, Homa Pouresfandyani

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCall for bidsAnalytic hierarchy processRanking (information retrieval)Gray (unit)Rank (graph theory)Operations researchProcurementComputer scienceSelection (genetic algorithm)BusinessSupply chainOperations managementEngineeringMarketingMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In our current conditions, it is not possible for all contractors to participate in specific construction project tenders due to the social, political and many other circumstances. Therefore, employers select appropriate contractors in two qualitative and quantitative stages; the second stage criteria are more important than the first stage. In this research, different stages for the evaluation and ranking of contractors in tenders of projects with specific conditions have been investigated. Researchers have tried to provide a comprehensive and complete approach to select a more appropriate contractor as an optimization method. In the first stage of the tender, the researchers used the GRAY method to rank contractors. In the second stage, they used AHP method to assess and rank the criteria of the contractors brought to this stage. Finally, the appropriate contractor selected and announced to the employer.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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