An Application of DEFINITE: the Quality of Life of Chinese Seniors in Four Districts of Toronto
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we demonstrate a new multi-criteria decision making (MCDM) Windows-based software package called DEFINITE (DEcision on a FINITE set of alternatives). Whereas MCDM techniques including DEFINITE are typically used to search for a preferred alternative from a set of options we offer another use. Specifically, we tackle a classification-type problem that comprises a small set of spatial units. We use a set of empirical data which comprises importance and achievement levels for a set of 14 criteria concerning quality of life (QOL) for a group of 80 Chinese seniors in four well-defined Chinese Settlement Areas in the Toronto CMA. For each area we have 20 responses. The conversion of scores for importance and achievement to QOL scores is explained. We show how DEFINITE can be used to classify the four areas in terms of QOL. A series of sensitivity tests is conducted and four separate multi-criteria techniques within DEFINITE are used namely. weighted summation, ELECTRE 2, Regime and Evamix. An informal evaluation of DEFINITE was conducted comparing it to other MCDM packages using opinions of senior undergraduates and graduate students and 10 evaluation criteria. Consistently DEFINITE is seen to be a superior package that deserves to be promoted and used for teaching and research purposes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».