Development of a Matrix Based Statistical Framework to Compute Weight for Composite Hazards, Vulnerability and Risk Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Selection of relative weights for different indicators is a critical step during assessment of composite hazards, vulnerability, and risk. While assigning weight to an indicator, it is important to consider the influence of an individual indicator on a particular composite index. In general, the larger the weight of the indicator, the higher the importance of that indicator compared to other indicators. In this study, a new matrix based statistical framework (MSF) for weight assignment is developed that can be considered as the simplest and most accurate method for assigning weights for a large number of indicators. This method (MSF) is based on the valuation of the correlation matrix and Eigenvector associated with Eigenvalue. Relying on the inter build up methodology, MSF can fulfill some built-in gaps among other weightage methods. It can also directly give the ‘decision’ to select the relative weights that are found from the Eigenvector corresponding to the largest Eigenvalue. The new method is applied by assigning weights to 15 socio-economic indicators and assessed vulnerability and risk in the Bangladesh coast. While comparing with other weight methods, it is found that MSF gives the most acceptable physical explanation about the relative values of weights of indicators. In terms of accuracy, MSF is found to be most accurate compared to other weight methods. When large numbers of indicators are involved in an application, MSF is found to be relatively simple and easy to apply compared to other methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».