COMPLEMENTARITY OF THE GRAPHICAL ANALYSIS FOR INTERACTIVE AID AND DOMINANCE-BASED ROUGH SET APPROACH APPLIED TO THE CLASSIFICATION OF NON-URBAN MUNICIPALITIES
Notice bibliographique
Résumé
Graphical analysis for interactive aid (GAIA) and the dominance-based rough set approach (DRSA) are compared as methods of explaining the solution to a multi-criteria ranking problem obtained using the preference ranking organization method for the enrichment of evaluations (PROMETHEE). The classification of 52 municipalities in Northern Quebec in terms of the socioeconomic situation is based on three attributes: home conditions, employment and demographic potential. The classification provided to the decision maker is aggregated information. To facilitate decision-making, the problem is first considered as a sorting task, in which municipalities are distributed into three categories: best (B), worst (W) or intermediate (I), based on the PROMETHEE ranking. In order to improve the position of a municipality thus categorized, the decision maker needs information that will answer the questions: What criteria are relevant to the municipality? What criteria are in conflict? What are the critical values of the criteria? We show that GAIA and DRSA provide convergent and complementary information that allow enrichment of the answers to these questions. Keywords: management decision support, multi-criteria analysis, GAIA, dominance-based rough set approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».