Notice bibliographique
Résumé
Weights or weighted attributes are a part of most measurement, indexing and classification techniques.However, when judgments are subjective; weight assignment, and especially weight consistency, is almost always problematic.A ranking or preference is usually defined as a weakly ordered relationship between a set of items such that, for any two items, the first is either "less preferred", "more preferred" or "indifferent" to the second one.While most existing methods involve numbers, in many cases using only qualitative assessments might be more trustworthy.Formulas and rules involving numbers are considered more scientific and credible than those that involve qualitative values only.This is obviously true when the notions of interest can be measured directly or indirectly, as for instance velocity, height, voltage, pressure etc.However, when it comes to subjective notions as love, importance, taste, beauty, etc., we have to be very careful when numbers are used.One of the ways to deal with such intangible concepts is the pairwise comparisons method.This method is based on the observation that it is much easier to judge the mutual relationship (preference, importance, intensity, etc.) of two objects than to do this for several objects at once.This special issue of Fundamenta Informaticae is devoted to different aspects of the pairwise comparisons method.It is comprised of fourteen excellent articles that present the phenomenon of pairwise comparisons from various perspectives.The work, "Continuous Pairwise Comparisons" written by Thomas Saaty definitely goes far beyond currently ongoing discussions and opens up new horizons for researchers.In the article he proposes changing perspective from a discrete to a continuous one.The suggested solution is to determine the rankings for continuous pairwise comparisons based on solving Fredholm's integral equation of the second kind.In "Complex Ranking Procedures" the authors Barbara Sandrasagra and Michael Soltys investigate pairwise ranking problems where relatively few items are to be ranked with a complex procedure and according to a large number of criteria.They discuss their solutions in the context of tender procedures.Andrew Schumann and Jan Woleński enrich the discussion on pairwise comparisons methods by presenting their logical approach enclosed in the article "Two Squares of Oppositions and Their Applications in Pairwise Comparisons Analysis".
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».