Principal Component Analysis in MCDM: An exercise in pilot selection

Dugger, Zachary; Halverson, Gage; McCrory, Bernadette; Chipperfield, David

doi:10.1016/j.eswa.2021.115984

Cited by 28 publications

(14 citation statements)

References 28 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Finally, the correlations among the six digital skills at the level of each country were identified by using Principal Components Analysis (PCA). It is a multivariate statistical process which is applied as a data reduction technique in order to identify variables that account for a large proportion of variance in a large data set (Dugger et al, 2022) • Number of items: 6…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Student’s digital competences in Belgium and Romania: A comparative analysis

et al. 2022

View full text Add to dashboard Cite

This research explores students’ digital competences level in three major universities from Belgium and Romania, based on a combination of seven core skills: communication and collaboration skills, creativity skills, critical thinking skills, information skills, problem-solving skills and technological skills. We applied a quantitative design based on an online survey, applied during March 2021–May 2022 using Confirmatory Factor Analysis. The study focuses on examining the qualifications and implementation of students’ digital abilities in Romania and Belgium, looking for similarities and differences. The results indicate that students from Belgium have higher average scores for communication and collaboration, information, and problem-solving digital skills than the other skills, while, in the case of students from Romania, creativity and technological skills have the highest average scores compared to the other digital skills. In addition, significant differences between countries regarding the average scores of critical thinking digital skills were not found. Although having a basic understanding of digital competences is advised, improved policies are required to promote the development of these skills as the skill sets needed for information and communication technology employees are more demanding.

show abstract

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Student’s digital competences in Belgium and Romania: A comparative analysis

et al. 2022

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…As the input with high dimension size would cause the dimensional "curse" on aforementioned machine learning methods, 41,42 dimension reduction is pretty critical for them to improve their classification performance. In this study, principle component analysis (PCA), 43 with explanation ratio over 90%, is employed to reduce dimension size of image-like wavelet coefficients. The PCA extracted features as the inputs are fed into the aforementioned machine learning methods.…”

Section: Performance Comparisonmentioning

confidence: 99%

Automatic fall risk assessment with Siamese network for stroke survivors using inertial sensor‐based signals

Fan

Wang

Zhao

et al. 2022

Int J of Intelligent Sys

View full text Add to dashboard Cite

Fall is a major threat to stroke survivors with the problems of gait and balance disorders in the rehabilitation phase following severe consequences on quality of life and a heavy burden to their families. Many solutions have been proposed to assess fall risk for elders based on inertial sensor‐based signals, however, there still exists a great challenge of transferring them from elderly populations to the stroke‐survivors populations as gait disorder patterns are significant difference between elders and stroke survivors. In this study, we conduct a pilot study to collect inertial sensor‐based signals from stroke survivors when they performed the timed up and go test, and build an automatic fall risk assessment model with the architecture of Siamese network, with a merit of mitigating the problem of small sample size. Specifically, the proposed automatic fall risk assessment model consists of two parallel convolutional neural networks, each of which is composed of three convolutional layers, two max‐pooling layers, and three fully connected layers. To utilize the space relation among accelerator‐based and gyroscope‐based signals, two‐dimensional discrete wavelet transform extracts image‐like features, wavelet coefficients, from inertial sensor‐based signals as the input. Experimental results show that the proposed fall risk assessment model has achieved a promising results, which outperform cutting‐edge methods with a big margin. The proposed fall risk assessment model with low computational complexity and limited memory consuming can be deployed on an embedded system to provide fall risk assessment service for stroke survivors in point‐of‐care environments or community settings.

show abstract

“…Literatür araştırması incelendiğinde, yapılan çalışmalarda çoğunlukla istatistiksel analiz yöntemlerinin kullanıldığı görülmektedir. Ancak Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerini kullanan çalışma sayısı [23] olarak sadece bir adet tespit edilebilmiştir. ÇKKV yöntemlerinin alternatifleri ve kriterleri baz alarak değerlendirme yapması sonucunda elde edilecek faydanın maksimize edilmesini sağladığı için A2F kriterlerinin kapsamlı bir şekilde belirlenip çözülmesi konusunda kullanışlı olacaktır.…”

Section: Tablo 1 Literatür Araştırmasıunclassified

“…Çalışmalar firma ve aday seçimi açısından değerlendirildiğinde; literatürde çoğunlukla firmaların aday seçtiği (F2A) çalışmaların [22], [23], [24], [25] ağırlık kazandığı görülmektedir. Ancak adayların veya üniversite gibi kurum/ kuruluşların firma seçtiği (A2F) çalışma sayısı oldukça sınırlıdır [8], [7].…”

Section: Tablo 1 Literatür Araştırmasıunclassified

Determination of Company Selection Criteria for an Applied Education Model and a Case Study at an Industrial University

ÇİFTÇİ>

Pınarbaşı

Alakaş

2022

Düzce Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Günümüzde tecrübeli mezun kavramı, mezuniyet sonrası firmaların öğrencilerden beklentilerindeki ve işsizlik oranındaki artış nedeniyle son derece önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. Bu durum eğitimde uygulamalı eğitim modelinin geliştirilmesini beraberinde getirmektedir. Uygulamalı eğitim kapsamında üniversitelerle firmalar arasında “Üniversite-Sanayi İş birliği” anlaşmaları yapılmaktadır. Ancak uygulamalı eğitim modelinin yeni bir kavram olması, literatürde firmaların adayları ve öğrencileri seçmeleri konularına ağırlık verilmesi, uygulamalı eğitim modelinden beklenen çıktının azalmasına sebep olmaktadır. Bu kapsamda çalışmada, sanayi üniversitesinde uygulamalı eğitim modelinde, öğrencilerin eğitim görecekleri firmaların belirlenebilmesi için uzman görüşü alınarak, firma seçimi için kriter havuzu oluşturulmuştur. Kriter havuzundan nihai kriterlerin belirlenebilmesi için farklı sektörlerden uzmanlarla saha çalışması gerçekleştirilmiştir. Saha çalışması sonucunda kriterler ana ve alt kriterler şeklinde sınıflandırılarak kapsamlı bir kriter havuzu oluşturulmuştur. Çok kriterli karar verme yöntemi olan Analitik Hiyerarşi Prosesi yöntemi kullanılarak uzman görüşlerinden elde edilen veriler ile kriterlerin önem ağırlıkları nicel olarak değerlendirilmiştir. Yapılan nicel analizler sonucunda en yüksek önem ağırlığına sahip kriterler, firmaların gelişmiş bilişim alt yapısı, firmalarda daha önce uygulamalı eğitime alınmış veya stajyer olarak bulunmuş öğrencilerin ilgili firmada istihdam edilme oranı, firmaların Türkiye’nin önde gelen sanayi kuruluşları ile yürütmüş olduğu proje sayısı ve firmada çalışan beyaz yaka sayısının / toplam çalışan sayısına oranı şeklinde tespit edilmiştir.

show abstract

Principal Component Analysis in MCDM: An exercise in pilot selection

Cited by 28 publications

References 28 publications

Student’s digital competences in Belgium and Romania: A comparative analysis

Student’s digital competences in Belgium and Romania: A comparative analysis

Automatic fall risk assessment with Siamese network for stroke survivors using inertial sensor‐based signals

Determination of Company Selection Criteria for an Applied Education Model and a Case Study at an Industrial University

Contact Info

Product

Resources

About