<scp>TSMAA‐TRI</scp>: A temporal multi‐criteria sorting approach under uncertainty
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, the Quebec government has highlighted the importance of making decisions that are both sustainable and robust under climate change uncertainties. This paper aims to answer the following question: How to sort the alternatives according to their degree of sustainability achievement while evaluations are uncertain and temporal ? The general objective of the paper is to propose a first temporal sorting method under stochastic uncertainty. The proposed method, called TSMAA‐Tri, will assign each alternative to a predefined category based on a generalization of SMAA‐Tri to a temporal context (multi‐period evaluation of alternatives) where alternative evaluations are stochastic. The method starts performing Monte Carlo simulations to generate stochastic evaluation values. Each simulation (scenario of uncertainty) will generate a specific value for each criterion using the corresponding probability distribution. Then, aggregation consists in applying SMAA Tri at each period and performing a triple aggregation: (a) uncertainty aggregation; (b) multi‐criteria aggregation; and (c) temporal aggregation. Multi‐criteria aggregation consists in applying the SMAA‐TRI method at each period. Then, two ways of temporal aggregation are proposed, based either on acceptability index or on outranking index of boundary profile. The proposed method is illustrated for sustainable forest management to show its applicability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 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 découle