Emerging trends and research frontiers in spatial multicriteria analysis
Notice bibliographique
Résumé
A majority of research on Spatial Multicriteria Analysis (SMCA) has been spatially implicit. Typically, SMCA uses conventional (aspatial) multicriteria methods for analysing and solving spatial problems. This paper examines emerging trends and research frontiers related to the paradigm shift from spatially implicit to spatially explicit multicriteria analysis. The emerging trend in SMCA has been spatially explicit conceptualizations of multicriteria problems focused on multicriteria analysis with geographically varying outcomes and local multicriteria analysis. The research frontiers align with conceptual and structural elements of SMCA and pertain to, among others, theoretical frameworks, problem structuring, model parameter derivation, decision problem contextualization, scale representation, treatment of uncertainties, and the very meaning of decision support. The paper also identifies research directions and challenges associated with developing spatially explicit multicriteria methods and integrating concepts and approaches from two distinct fields: GIS and multicriteria analysis.
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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 | 0,040 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».