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Enregistrement W3212061210 · doi:10.5267/j.dsl.2021.10.002

Optimal selection of an electric power wheelchair using an integrated COPRAS and EDAS approach based on Entropy weighting technique

2021· article· en· W3212061210 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDecision Science Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEDASMultiple-criteria decision analysisWeightingComputer scienceEntropy (arrow of time)Ranking (information retrieval)Operations researchMathematical optimizationArtificial intelligenceEngineeringMathematicsEstimation of distribution algorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decision to purchase the best available electric power wheelchair (EPWC) for a person with a disability in a low-resource context is very stressful, whether it is based on financial circumstances or the availability of medical solutions. The study's objective is to assess the EPWC options available on the market, focused on a set of conflicting criteria. In this research, three multi-criteria decision-making (MCDM) approaches are used to make decisions. ENTROPY method for weightage calculation of various parameters, COPRAS and EDAS methods for evaluating and ranking alternatives are applied. Both COPRAS and EDAS are applied separately for ranking of selected wheelchair models, and to check the robustness of the applied method, sensitivity analysis on cost criterion is carried out. The result shows that for both methods, EPWC-1 is the top priority model to buy, whereas EPWC-7 is the worst model for COPRAS, and EPWC-10 is the worst model for EDAS among the ten alternatives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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