Multi-criteria decision-making in the evaluation of environmental quality of OECD countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to use multi-criteria decision-making methods to assess environmental quality of the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) countries. Design/methodology/approach Weights of criteria are determined by means of entropy weight method. VIKOR method is used to rank different OECD countries based on their environmental quality. Findings The results show the best and the worst environmental quality of different OECD countries. The top five countries of environmental quality are Spain, Israel, Belgium, Japan and the USA. These countries have the best quality of environment. By contrast, the worst five countries of environmental quality are Iceland, Australia, New Zealand, Canada and Chile. Originality/value The findings have implications regarding environmental quality. The results suggest that governments should engage in policy-making that improves their environmental quality. Specifically, those having poor quality of environment should protect the environment and reduce the negative impact on environment. For example, reduce emission of CO 2 to lessen the impact of climate change, improve the quality of air and water, reduce waste generation, increase biodiversity and enhance forest resources. Improvement of environmental quality will improve our social and economic life as well as health conditions.
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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 | 0,043 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».