Optimal Majority Rules and Quantitative Condorcet Properties of Setwise Kemeny Voting Schemes
Notice bibliographique
Résumé
The Kemeny problem consists of computing consensus rankings of an election with respect to the Kemeny voting rule, admits important applications in biology and computational social choice [1, 2, 4, 6]. The problem was generalized recently via an interesting setwise approach by Gilbert et al. [9, 10] where not only pairwise comparisons but also the discordance between the winners of subsets of three candidates are also taken into account. We elaborate an exhaustive list of quantified axiomatic properties such as the Condorcet and Smith criteria, the 5/6-majority rule, and the Unanimity property of the 3-wise Kemeny rule. Since the 3-wise Kemeny problem is NP-hard, our results also provide some of the first useful search space reduction techniques by determining the relative orders of pairs of alternatives. Our works suggest similar interesting properties of higher setwise Kemeny voting schemes which justify the more expensive computational cost than the classical Kemeny scheme. We also establish optimal quantitative extensions of the Unanimity property and the well-known 3/4-majority rule of Betzler et al. [4] for the classical Kemeny problem.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».