Development of fuzzy multi-criteria decision analysis approach for contaminated site management.
Notice bibliographique
Résumé
Selection of a proper remediation alternative is an important task in the decision making process of contaminated site management. The number of available remediation alternatives is increasing over the years as a result of perpetual development in scientific research. Decision makers face a confounded situation to select the best acceptable alternative by satisfying various preferences of different stakeholders (e.g., industry, government, public_. In this research, a fuzzy multi-criteria decision analysis (FMCDA) approach was developed. Since most information available in the decision making process is not deterministic, fuzzy-set theory was used to deal with such uncertainty. The developed FMCDA approach ranks the candidate alternatives according to the utility value which then assists decision makers in selecting more proper remediation options. Different stakeholders' opinions were effectively incorporated in the developed approach, allowing for a robust decision making for contaminated site management. A user friendly decision support system based on the FMCDA approach was also developed in this research. The developed method was then applied to the management of a site in northern British Columbia to examine its applicability. As well, existing multi-criteria decision making methods were also applied to the remediation selection of this site. The results suggest that the developed FMCDA method is more capable of considering uncertainty issues and it is a helpful means of integrating various interests from different stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».