Dealing With Heterogeneous Information in Multi-Criteria Group Decision-Making Problems: A Comprehensive Design Framework
Notice bibliographique
Résumé
This study provides a comprehensive review of the literature on group decision-making with heterogeneous information, aiming to map the main characteristics in this field, pointing out gaps, and suggesting new promising approaches and methods to overcome current limitations. The research reveals the main research front directions, key authors, most common application areas, the most frequently used preference formats, and aggregation schemes in the existing studies are discussed. The research innovation and originality lie in developing five new approaches and methods to overcome the identified gaps and limitations. First, a transparent, comprehensive, and intuitive framework for dealing with heterogeneous information in multi-criteria group decision problems is proposed. Second, a standardization scheme is introduced to define the name of the preference format when it has many names and establish a standard naming structure for all formats. Third, an easy-to-follow framework for categorizing existing and new formats to facilitate understanding the structure of each format is studied. Fourth, the new “relational ordered preference” is introduced, a format that increases agility and accuracy in alternative assessments. Fifth, we introduce a pioneering aggregation scheme (consensus-based ordered weighted averaging operator) to maximize the consensus level between individual and collective assessments. An illustrative and a real-world example are also provided. The example of the governance composite indicator shows that relational ordered preference increases the accuracy of assessments and, consequently, the degree of consensus. In turn, the consensus-based approach achieved higher degrees of consensus than extreme value reductions, indicating that preserving more convergent opinions contributes more to consensus than preserving intermediate opinions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».