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Enregistrement W4379506296 · doi:10.30564/jmser.v6i2.5637

A Comprehensive Overview of the ELECTRE Method in Multi Criteria Decision-Making

2023· article· en· W4379506296 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Science & Engineering research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensUniversity Canada West
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésELECTREMultiple-criteria decision analysisRanking (information retrieval)Management scienceComputer scienceAdaptabilitySet (abstract data type)Variety (cybernetics)Risk analysis (engineering)Operations researchMathematicsArtificial intelligenceEngineeringBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ELECTRE (ELimination Et Choix Traduisant la REalite) method has gained widespread recognition as one of the most effective multi-criteria decision-making (MCDM) methods. Its versatility allows it to be applied in a wide range of areas such as engineering, economics, business, environmental management and many others. This paper aims to provide an overview of the ELECTRE method, including its fundamental concepts, applications, advantages, and limitations. At its core, the ELECTRE method is an outranking family of MCDM techniques, which allows for the direct comparison of alternatives based on a set of criteria. The method takes into account the preferences and importance of decision-makers and generates a ranking of the alternatives based on their relative strengths and weaknesses. The ELECTRE method is a powerful tool for decision-making, and its applicability to a wide range of fields demonstrates its versatility and adaptability. By understanding its concepts, applications, merits, and demerits, decision-makers can use the ELECTRE method to make informed and effective decisions in a variety of contexts.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,019
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,002
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 Opus0,463
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,134 · 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