Sustainability Cement Block Selection Based On IntervalValued Hesitant Fuzzy Group Analysis For Construction Industry Problems
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, sustainable material selection is an important issue for construction industry because of considering the environmental and social competencies according to quality and cost targets.Hence, multi criteria group decision making (MCGDM) is a known powerful tool to select the best potential alternatives based on group assessment of decision makers (DMs) in complex realworld cases.In traditional MCGDM methods, the relative significance of each criterion and the performance evaluating of potential alternatives are considered precisely.However, when the complexity of the real-world systems related to humans is increased, the future information of them cannot be precise / known completely.In this respect, decision making problems are one of the science fields that the information is often vague / uncertain.Moreover, If DMs cannot assign their opinions by expressing the linguistic terms regarding to the classical fuzzy sets, the Interval-Valued Hesitant Fuzzy Sets (IVHFSs) theory is a useful tool to help the DMs in these hesitant conditions and can present a more practical and accurate modeling.In this study, an Interval-Valued Hesitant Fuzzy Preference Selection Index (IVHF-PSI) method is presented to solve the sustainable cement block selection problems in construction industry.Finally, the process of the proposed IVHF-PSI method is performed by considering a real case study to represent the applicability and verification of the proposed 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».