M-MACBETH for Multicriteria Resource Allocation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The M-MACBETH DSS (www.m-macbeth.com) implements the MACBETH approach to evaluate projects on multiple criteria base only on qualitative pairwise comparison judgements about difference of attractiveness. This multicriteria decision aid tool supports the selection of a good/best project. However, in a context of scarce resources, choosing a portfolio of projects is a more demanding problem, as it requires not only to balance benefits against costs and the risks of realising the benefits, but also to evaluate several projects together. There are several DSS for multicriteria portfolio analysis, that differ on the resource allocation procedure used: prioritizing projects by decreasing values of benefit-to-cost ratios or identifying the optimal portfolio by mathematical programming. It is well-known that the portfolios arising from the approaches do not always coincide, therefore it would be useful to combine both approaches, but few DSS do so. Within this framework, a new resource allocation component of the M-MACBETH DSS was developed, which implements the two approaches interactively. One distinctive feature is the ability to explicitly address the baseline problem, by sensitivity analysis of the stability of priority ranking and of the optimal portfolio. Besides, it is possible to deal with other constraints than the budget limitation, such as to force the inclusion or exclusion of projects from the portfolio or to model the mutually exclusion between projects.
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.
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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle