Innovative Evolutions in Multicriteria Decision-Making: Discovering Complex Challenges in Contemporary Decision-Making (2021–2023)
Notice bibliographique
Résumé
This review systematically analyzes 317 selected papers from 2021 to 2023, focusing on their application in addressing complex contemporary decision-making challenges linked to innovation. The selection includes 180 studies identified through trend-focused keyword searches and 137 studies centered on novel methodologies in multicriteria decision-making (MCDM), obtained through a transparent and reproducible process. The breakdown of the novel MCDM papers emphasized “integration” methods (37.2%), “introduction” methods (26.3%), and “development” methods (36.5%). Moreover, the study highlights the dominance of mathematically based (96%) and deterministic (99%) approaches, underscoring the importance of precise and quantifiable decision frameworks. The emergence of hybrid methods (18.2%), artificial intelligence (AI) and machine learning (ML)-integrated methods (10.9%), and uncertainty-handling methods (10.2%) signifies evolving trends in MCDM. The paper further suggests eight critical future directions, including AI integration, interdisciplinary collaboration, and data analytics, among others, to pave the way for the effective application of MCDM in diverse industries.
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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 | 0,021 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».