MACBETH (Working Paper LSEOR 03.56, London School of Economics, Londres)
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an up-to-date comprehensive overview of MACBETH (Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique). MACBETH is a multicriteria decision analysis approach that requires only qualitative judgements about differences of value to help a decision maker, or a decision-advising group, quantify the relative attractiveness of options. The approach, based on the additive value model, aims to support interactive learning about the evaluation problem and the elaboration of recommendations to prioritise and select options in individual or group decision making processes. We revise in detail the theoretical foundations of MACBETH and present a simple example that illustrates the use of the M-MACBETH decision support system (www.m-macbeth.com). It permits the structuring of value trees, the construction of criteria descriptors, the scoring of options against criteria, the development of value functions, the weighting of criteria, and extensive sensitivity and robustness analyses about the relative and intrinsic value of options. Reference is also made to some successful real-world consulting applications and a historical survey is also included, which describes the key stages, with their corresponding publications, in the development of MACBETH since early the 1990's.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».