Application of Delphi-Entropy Weight-TOPSIS Model in the Assessment of Safe Urban Development
Notice bibliographique
Résumé
Urban safety development is one of the guarantees for the overall development of the city, and the study uses Delphi method, entropy weight method and TOPSIS method in the assessment of urban safety development. An improved Delphi-entropy weight-TOPSIS combination assessment model is constructed to evaluate the urban safety development. The evaluation index system of urban safety development is constructed, and the evaluation indexes of urban safety development are calculated by Delphi method and entropy weight method respectively, and the subjective and objective weights of the evaluation indexes of urban safety development are derived, and finally, the comprehensive weights are calculated by the method of combined weight assignment. The comprehensive weights of the guideline layer of the urban safety development evaluation index system are 0.1874, 0.2080, 0.2005, 0.2187, and 0.1854, respectively.The evaluation index system is used for empirical research, and City A is taken as the object of the research to assess its urban safety development status during the 10-year period from 2014 to 2023. From the evaluation results, it is known that the overall urban safety development of City A during the 10-year period shows an upward trend, with slight fluctuations in the process, but the overall development is good, and the evaluation score of urban safety development improves from 0.4657 points in 2014 to 0.6479 points in 2023.
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.
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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».