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Resumo As regras de classificação proporcional agregam preferências de estilo de aprovação de agentes em uma classificação coletiva de modo que grupos de agentes com preferências semelhantes sejam adequadamente representados. Motivados pela aplicação de plataformas de perguntas e respostas ao vivo, onde as perguntas submetidas precisam ser classificadas com base nos interesses do público, estudamos uma extensão dinâmica do cenário de classificações proporcionais. Em nosso cenário, o objetivo é manter a proporcionalidade de uma classificação quando alternativas (ou seja, perguntas) — não necessariamente do topo da classificação — são selecionadas sequencialmente. Propomos generalizações de regras de classificação bem conhecidas para este cenário e estudamos suas propriedades de monotonicidade e proporcionalidade. Também avaliamos o desempenho dessas regras experimentalmente, utilizando suposições probabilísticas realistas sobre o procedimento de seleção.
Israel et al. (Quarta,) estudaram esta questão.
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