A new hybrid method for selecting the best project manager: TODIM-FSE and Behavioral TOPSIS
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
This work aims to present the application of Multi-Criteria Decision-Making methods to the process of recruiting candidates for the position of project manager, considering aspects of the decision maker's preferences in uncertain and risk scenarios. Applied, descriptive and experimental, made up of the combined employment TODIM-FSE methods for multi-criteria classification of available candidates, and the method Behavioral TOPSIS, to choose the ideal project manager. The hybrid application of the Multi-Criteria Decision-Making methods TODIM-FSE, method based on Prospect Theory, and Behavioral TOPSIS, which considers the concept of loss aversion of Economic Behavior, is essentially innovative. When using TODIM-FSE and Behavioral TOPSIS, it was verified the explicit incorporation of the risk profile of the decision maker - aggressive, neutral, or conservative - in the context of aversion or propensity to the risks associated with the management of a project. Through the personal recruiting process from a large Brazilian organization, the possibility of adopting the hybrid model resulting from the combination of the two methods in a real situation was validated. Such validation allowed us to conclude that the candidates' classifications and choices, previously normally accepted, were at odds with the profile and risk propensity of the decision makers.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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