Notice bibliographique
Résumé
[pt] A escolha de uma entre um conjunto de opções disponível normalmente requer a resolução de trade-offs, contudo esperar que as pessoas avaliem cada uma das opções de um grande conjunto pode ser inviável devido ao tempo e ao esforço cognitivo necessários para realizar tal análise, fazendo com que elas fiquem freqüentemente insatisfeitas com suas escolhas. Sistemas de software podem dar suporte à tomada de decisão humana ou mesmo automatizar esse processo, entretanto existem muitos desafios que estão associados com o oferecimento de tal suporte. Esta tese lida, em particular, com três destes desafios: (i) como representar preferências dos usuários; (ii) como raciocinar sobre estas preferências e tomar decisões; e (iii) como justificar tais decisões. Diferentes abordagens têm sido propostas para a representação e raciocínio sobre preferências qualitativas, mas estas abordagens lidam com um conjunto restrito de tipos de preferências, e portanto não são capazes de processar preferências fornecidas por usuários em muitos cenários realistas. Nesta tese, apresentam-se três principais contribuições. A primeira delas consiste de um novo metamodelo de preferências, o qual foi desenvolvido de acordo com um estudo sobre a expressão de preferências, permitindo a representação de preferências em alto-nível. Segundo, uma nova técnica de tomada de decisão automatizada é proposta, a qual escolhe uma opção de um conjunto de opções disponível baseada em preferências expressas em uma linguagem construída de acordo com o metamodelo proposto, explorando termos da linguagem natural, tais como atos de fala expressivos. A técnica vai além das preferências fornecidas para tomar a decisão através da incorporação de princípios da psicologia, que focam como os humanos tomam decisões, já que as preferências fornecidas tipicamente não são suficientes para resolver trade-offs entre as opções disponíveis. Terceiro, apresenta-se uma técnica de geração de explicação, que utiliza modelos construídos pela técnica de tomada de decisão para justificar escolhas, e segue diretrizes e padrões que foram derivados de um estudo sobre explicações a respeito de escolhas, também realizado no contexto desta tese. Um estudo com usuários foi feito para avaliar a abordagem, o qual mostra que (i) a linguagem de preferências é adequada para usuários expressarem suas preferências, que (ii) a técnica de tomada de decisão faz escolhas que os usuários consideram de alta qualidade, e que (iii) as explicações fornecidas permitem que usuários entendam por que a escolha foi feita, bem como melhora a confiança na decisão tomada.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».