Uma revisão da literatura sobre avaliação de incerteza em matrizes de comparação par a par utilizadas no apoio à decisão: resultados preliminares
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Em decisão multicritério, comparações par a par são frequentemente utilizadas na definição dos pesos dos critérios e dos pesos das alternativas em relação a cada critério com objetivo de reduzir a carga cognitiva do decisor.Ainda assim, o decisor pode produzir julgamentos imprecisos e incertos, afetando o resultado obtido.O presente artigo tem como objetivo analisar a literatura e identificar as abordagens utilizadas no tratamento/ avaliação de imprecisão e incerteza nas comparações par a par em decisão multicritério.As abordagens identificadas foram classificadas em duas grandes correntes: (i) abordagem a priori, que inclui técnicas aplicadas para modelar imprecisão/ incerteza presente na entrada da comparação par a par, e (ii) abordagem a posteriori, que considera as técnicas aplicadas para avaliar a imprecisão/ incerteza resultante das comparações par a par.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it