Mixed Coalitional Stabilities With Full Participation of Sanctioning Opponents Within the Graph Model for Conflict Resolution
Notice bibliographique
Résumé
Mixed coalition analysis approaches are developed within the framework of the graph model for conflict resolution (GMCR) for analyzing the heterogeneous multicoalitional opponents having mixed coalitional sanctions, in which some sanctioning coalitions may only invoke coalitional improvements (CIs) while others may go to any reachable states to jointly sanction a focal coalition's CIs. To accomplish this, the concept of a full coalition set is defined in which each participating decision maker (DM) is represented once either as an individual player or part of a coalition. All possible scenarios in which a full coalition set could be formed is called the universal coalition set. When calculating the stability of a specific state for a particular coalition in a given conflict, the remaining DMs form the universal coalition set whose moves have the potential to block any CIs by the focal coalition within four specified solution concepts having full participation of sanctioning opponents. To handle heterogeneous opponents with mixed CIs (MCIs), the mixed coalition analysis approach is proposed, which provides a more general coalition analysis framework than existing coalition analysis approaches. Moreover, the interrelationships among coalitional stabilities and mixed coalitional stabilities with full participation are investigated followed by their corresponding matrix representations which can significantly improve their computational efficiency and make the computer implementation possible. Finally, a case study is investigated to demonstrate how to employ the proposed mixed coalition analysis approaches to address a real-world environmental conflict.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».