Dissertations / Theses on the topic 'Peer Rankings'

Thesis (M.S.A.)--Miami University, Dept. of Computer Science and Systems Analysis, 2003.
Title from first page of PDF document. Document formatted into pages; contains iii, 36 p. Includes bibliographical references (p. 35-36).

This thesis, studies automated methods to achieve web service advertisement and discovery, and presents efficient search and matching techniques based on OWL-S. In the proposed system, the service discovery and matchmaking is performed via a centralized peer-to-peer web service repository. The repository has the ability to run on a software cloud, which improves the availability and scalability of the service discovery. The service advertisement is done semi-automatically on the client side, with an automatic WSDL to OWL-S conversion, and manual service description annotation. An OWL-S based unified ontology -Suggested Upper Merged Ontology- is used during annotation, to enhance semantic matching abilities of the system. The service advertisement and availability are continuously monitored on the client side to improve the accuracy of the query results. User-agents generate query specification using the system ontology, to provide semantic unification between the client and the system during service discovery. Query matching is performed via complex Hilbert Spaces composed of conceptual planes and categorical similarities for each web service. User preferences following the service queries are monitored and used to improve the service match scores in the long run.

Ensemble learning is a promising direction of research in machine learning, in which an ensemble classifier gives better predictive and more robust performance for classification problems by combining other learners. Meanwhile agent-based systems provide frameworks to share knowledge from multiple agents in an open context. This thesis combines multi-agent knowledge sharing with ensemble methods to produce a new style of learning system for open environments. We now are surrounded by many smart objects such as wireless sensors, ambient communication devices, mobile medical devices and even information supplied via other humans. When we coordinate smart objects properly, we can produce a form of collective intelligence from their collaboration. Traditional ensemble methods and agent-based systems have complementary advantages and disadvantages in this context. Traditional ensemble methods show better classification performance, while agent-based systems might not guarantee their performance for classification. Traditional ensemble methods work as closed and centralised systems (so they cannot handle classifiers in an open context), while agent-based systems are natural vehicles for classifiers in an open context. We designed an open and social ensemble learning architecture, named J-model, to merge the conflicting benefits of the two research domains. The J-model architecture is based on a service choreography approach for coordinating classifiers. Coordination protocols are defined by interaction models that describe how classifiers will interact with one another in a peer-to-peer manner. The peer ranking algorithm recommends more appropriate classifiers to participate in an interaction model to boost the success rate of results of their interactions. Coordinated participant classifiers who are recommended by the peer ranking algorithm become an ensemble classifier within J-model. We evaluated J-model’s classification performance with 13 UCI machine learning benchmark data sets and a virtual screening problem as a realistic classification problem. J-model showed better performance of accuracy, for 9 benchmark sets out of 13 data sets, than 8 other representative traditional ensemble methods. J-model gave better results of specificity for 7 benchmark sets. In the virtual screening problem, J-model gave better results for 12 out of 16 bioassays than already published results. We defined different interaction models for each specific classification task and the peer ranking algorithm was used across all the interaction models. Our research contributions to knowledge are as follows. First, we showed that service choreography can be an effective ensemble coordination method for classifiers in an open context. Second, we used interaction models that implement task specific coordinations of classifiers to solve a variety of representative classification problems. Third, we designed the peer ranking algorithm which is generally and independently applicable to the task of recommending appropriate member classifiers from a classifier pool based on an open pool of interaction models and classifiers.

La riduzione dei consumi energetici è una problematica che riguarda appieno il campo dell'autotrazione, a fronte delle misure sempre più stringenti per il taglio delle emissioni di anidride carbonica. A tal scopo, il recupero di energia dai gas di scarico tramite ciclo Rankine appare la soluzione più vantaggiosa, a fronte di onerosità e complessità affrontabili nel breve periodo. L'obiettivo della presente tesi di laurea è lo sviluppo di metodologie per la simulazione di scambiatori di calore bifase per un sistema a ciclo Rankine, utilizzato per il recupero di energia in un'autovettura. Lo svolgimento di test per la validazione dei modelli utilizzati, è risultato fondamentale al fine di ottenere il setup idoneo per la simulazione termofluidodinamica del componente oggetto di studio.

The three-study thesis examines relative performance evaluation (RPE) in executive compensation contracts. Study 1 examines the determinants of RPE and finds that firms’ intra-industry performance ranking dictates the effective use of RPE in compensation contracts. Study 2 examines how executives achieve RPE performance targets and finds that peer firms’ analyst following facilitates executives’ achievement of RPE performance targets. Study 3 examines the consequences of RPE and finds that, in the presence of strong peers, firms shirk by providing less readable annual reports. The thesis significantly contributes to the literature, and has important practical implications for investors, practitioners, regulators and policymakers.

La realizzazione di un motore di ricerca per uno specifico ambito documentale comporta molte scelte. Questo documento intende esplicarne problemi riscontrati e soluzioni ottenute durante la realizzazione di un motore di ricerca per ricette culinarie. Questa dissertazione illustra il problema sia da un punto di vista architetturale che implementativo, in particolare, la tesi tratta sia del design pattern MVC, usato come base del progetto, che di algoritmi di stemming e ranking.

Questo lavoro è incentrato sull'analisi e la simulazione di un ciclo Rankine a fluido organico (ORC) per la produzione di energia da calore a bassa entalpia. Il lavoro è stato svolto in collaborazione con l'università di Gent, in Belgio, in particolare grazie al Prof. De Peape e all' Ing. Steven Lecompte; il lavoro in Italia è stato coordinato dal Prof. De Pascale. L'obiettivo principale della tesi è stata la creazione un modello computazionale in grado di descrivere le prestazioni dell'impianto a carico parziale. Ogni elemento dell'impianto è stato analizzato e modellizzato secondo un approccio di simulazione originale in Matlab. I componenti ottenuti sono stati poi combinati a formare la simulazione dell'intero sistema; questa è in grado di prevedere la potenza prodotta ed il rendimento del ciclo al variare delle condizioni esterne. I risultati ottenuti dalle simulazioni sono stati poi confrontati con i dati sperimentali raccolti sull'impianto di prova dell'Università. Questo confronto dimostra un buon accordo dei risultati previsti con quelli misurati. L'errore relativo massimo ottenuto per la potenza elettrica è sotto il 7%, così come quello sul rendimento; Gli errori relativi a pressione ed entalpie sono in genere sotto il 5%. Il modello può perciò dirsi validato e rappresenta un valido strumento di analisi per comprendere la risposta ai carichi parziali anche al di fuori del range di calibrazione. Il modello è stato infine utilizzato per costruire delle mappe del carico parziale e analizzare l'influenza delle variabili del ciclo. Ulteriori applicazioni delle mappe prodotte sono proposte a fine del lavoro.

Lo studio descritto in questa tesi riguarda l’analisi di diverse soluzioni di layout per lo sfruttamento di un cascame termico, al fine di produrre potenza elettrica. Questa sorgente di calore è rappresentata da una corrente di prodotti di combustione emessa da una turbina a gas, con temperatura superiore a 550 °C. Tale condizione ha indotto a prendere in considerazione innovative applicazioni della tecnologia ORC (Organic Rankine Cycle), da tempo impiegata nel mercato del recupero di calore, ma che trova il suo principale limite nella massima temperatura di esercizio dei fluidi di lavoro. Infatti, tradizionalmente gli impianti ORC sono adottati in abbinamento a sorgenti di calore con temperature inferiori a 500 °C, quindi il caso proposto in questo studio rappresenta una sfida per la tecnologia ORC e per i fluidi impiegati. Pertanto, all’interno di questa tesi viene mostrato un confronto, sia dal punto di vista prestazionale sia dal punto di vista di parametri attinenti al costo e alla complessità impiantistica, tra un sistema energetico di nuova concezione configurato con due cicli in cascata, che implementa la cosiddetta tecnologia VHT-ORC (Very High Temperature ORC), e altre soluzioni da più tempo disponibili sul mercato.

Il crescente fabbisogno energetico mondiale, dovuto essenzialmente al rapido incremento di popolazione originatosi nel secolo scorso, unitamente alla necessità di ridurre le emissioni di anidride carbonica, porta a ricercare continuamente nuove fonti primarie di energia nonché metodi innovativi per il recupero di quest’ultima da materiali di scarto. I Cicli Rankine a fluido Organico (Organic Rankine Cycle) rappresentano in questo senso una tecnologia emergente capace di rivoluzionare il concetto di risparmio energetico. In questa tesi viene effettuato uno studio dettagliato della tecnologia ORC, che mira ad identificarne i principali vantaggi e le maggiori problematiche, con particolare riferimento ad un caso di studio concreto, riguardante l’installazione di un impianto di recupero energetico da fumi di combustione all’interno di uno stabilimento di produzione di nero di carbonio. Il cuore della tesi è rappresentato dall’individuazione e dall’analisi dettagliata delle alternative impiantistiche con cui il recupero energetico può essere realizzato. Per ognuna di esse, dopo una breve spiegazione, viene effettuato il calcolo dell’energia elettrica prodotta annualmente con l’ausilio un simulatore di processo. Successivamente vengono esposte le proposte ricevute dai fornitori interpellati per la fase di progettazione di base dell’impianto di recupero energetico. Nell’ultima parte della tesi viene presentata la simulazione fluidodinamica del camino di una delle linee di produzione dell’impianto di Ravenna, effettuata utilizzando un codice CFD e mirata alla verifica dell’effettiva quantità di calore recuperato dai fumi e dell’eventuale presenza di condense lungo la ciminiera. I risultati ottenuti mostrano che la tecnologia ORC, utilizzata per il recupero energetico in ambito industriale, possiede delle grosse potenzialità. La massimizzazione dei vantaggi derivanti dall’utilizzo di questi sistemi è tuttavia fortemente condizionata dalla capacità di gestire al meglio l’integrazione degli impianti di recupero all’interno dei processi produttivi esistenti.

L’obiettivo della presente tesi è quello di studiare il comportamento dei ponti sospesi per mezzo delle teorie che nel corso della storia sono state formulate al fine di perfezionare la loro progettazione. La trattazione segue principalmente quanto mostrato da Sir Alfred Pugsley nella seconda edizione del suo libro “The Theory of Suspension Bridges”. La presente tesi si prefigge inoltre di applicare le teorie studiate proprio al caso reale del Golden Gate in modo da analizzare i risultati che si otterranno e le differenze presenti tra esse.

In uno scenario climatico sempre più preoccupante e nel panorama di una nuova crisi energetica, la ricerca tecnologica spinge nella direzione di metodi per aumentare l’efficienza dei sistemi energetici. Ad oggi, un motore alternativo a combustione interna converte in energia meccanica e/o elettrica il 30-45% dell’ energia disponibile nel carburante. Il resto è scartato sotto forma di calore, nella maggior parte nei gas esausti e nell’acqua di raffreddamento. Prendendo in esame un veicolo pesante, il 30% dell’energia disponibile al carburante è persa nei gas esausti. Oltre questo, i veicoli pesanti sono responsabili del 5.6% delle emissioni totali di gas ad effetto serra nell’UE. L’energia di scarto può essere recuperata tramite le tecniche di recupero di energia (Waste Heat Recovery). Obiettivo di questo lavoro di tesi è uno studio di modellazione termodinamica di un ciclo ORC (Organic Rankine Cycle) per il recupero di calore di scarto da un motore Diesel per applicazioni heavy-duty. Per valutare il potenziale del calore contenuto nei gas esausti, le condizioni operative di un reale motore Diesel pesante sono state utilizzate per definire le condizioni al contorno. Un modello GT-Power di tale motore è stato precedentemente sviluppato ed integrato, in questo studio, con un modello di sistema di post-trattamento dei gas esasusti in uscita dal turbocompressore. I tre componenti del PT (DOC, DPF, SCR), calibrati da lavori precedenti, sono stati utilizzati per lo scopo di questa tesi. Successivamente è stato modellato il ciclo ORC analizzando il comportamento e le performance di esso utilizzando tre fluidi organici diversi: due appartenenti alla famiglia dei refrigeranti (R245fa e R123) e un silossano MDM. I risultati ottenuti dalle simulazioni hanno evidenziato come è possibile arrivare ad una riduzione rispettivamente del 1.5%, 1.6% e 0.8% del BSFC del motore calcolati in un punto operativo stazionario a 2400 RPM per i tre fluidi considerati.

My thesis contains essays on voting theory, market structures and fiscal federalism: (i) One Person, Many Votes: Divided Majority and Information Aggregation, (ii) Runoff Elections and the Condorcet Loser, (iii) On the Influence of Rankings when Product Quality Depends on Buyer Characteristics, and (iv) Redistributing Income under Fiscal Vertical Imbalance.

(i) One Person, Many Votes: Divided Majority and Information Aggregation (joint with Micael Castanheira)

In elections, majority divisions pave the way to focal manipulations and coordination failures, which can lead to the victory of the wrong candidate. This paper shows how this flaw can be addressed if voter preferences over candidates are sensitive to information. We consider two potential sources of divisions: majority voters may have similar preferences but opposite information about the candidates, or opposite preferences. We show that when information is the source of majority divisions, Approval Voting features a unique equilibrium with full information and coordination equivalence. That is, it produces the same outcome as if both information and coordination problems could be resolved. Other electoral systems, such as Plurality and Two-Round elections, do not satisfy this equivalence. The second source of division is opposite preferences. Whenever the fraction of voters with such preferences is not too large, Approval Voting still satisfies full information and coordination equivalence.

(ii) Runoff Elections and the Condorcet Loser

A crucial component of Runoff electoral systems is the threshold fraction of votes above which a candidate wins outright in the first round. I analyze the influence of this threshold on the voting equilibria in three-candidate Runoff elections. I demonstrate the existence of an Ortega Effect which may unduly favor dominated candidates and thus lead to the election of the Condorcet Loser in equilibrium. The reason is that, contrarily to commonly held beliefs, lowering the threshold for first-round victory may actually induce voters to express their preferences excessively. I also extend Duverger's Law to Runoff elections with any threshold below, equal or above 50%. Therefore, Runoff elections are plagued with inferior equilibria that induce either too high or too low expression of preferences.

(iii) On the Influence of Rankings when Product Quality Depends on Buyer Characteristics

Information on product quality is crucial for buyers to make sound choices. For "experience products", this information is not available at the time of the purchase: it is only acquired through consumption. For much experience products, there exist institutions that provide buyers with information about quality. It is commonly believed that such institutions help consumers to make better choices and are thus welfare improving.

The quality of various experience products depends on the characteristics of buyers. For instance, conversely to the quality of cars, business school quality depends on buyers (i.e. students) characteristics. Indeed, one of the main inputs of a business school is enrolled students. The choice of buyers for such products has then some features of a coordination problem: ceteris paribus, a buyer prefers to buy a product consumed by buyers with "good" characteristics. This coordination dimension leads to inefficiencies when buyers coordinate on products of lower "intrinsic" quality. When the quality of products depends on buyer characteristics, information about product quality can reinforce such a coordination problem. Indeed, even though information of high quality need not mean high intrinsic quality, rational buyers pay attention to this information because they prefer high quality products, no matter the reason of the high quality. Information about product quality may then induce buyers to coordinate on products of low intrinsic quality.

In this paper, I show that, for experience products which quality depends on the characteristics of buyers, more information is not necessarily better. More precisely, I prove that more information about product quality may lead to a Pareto deterioration, i.e. all buyers may be worse off due.

(iv) Redistributing Income under Fiscal Vertical Imbalance (joint with Marjorie Gassner and Vincenzo Verardi)

From the literature on decentralization, it appears that the fiscal vertical imbalance (i.e. the dependence of subnational governments on national government revenues to support their expenditures) is somehow inherent to multi-level governments. Using a stylized model we show that this leads to a reduction of the extent of redistributive fiscal policies if the maximal size of government has been reached. To test for this empirically, we use some high quality data from the LIS dataset on individual incomes. The results are highly significant and point in the direction of our theoretical predictions.

Doctorat en Sciences économiques et de gestion
info:eu-repo/semantics/nonPublished

碩士
國立臺灣大學
電信工程學研究所
106
Peer assessment has been gradually implemented in education nowadays. The role of evaluating students’ performance can be not only done by teachers, but also by students themselves. With the support of modern Internet, the process of peer assessment can be done online. Students do not have to evaluate others'' work in class, and they can easily provide their feedbacks with a simple connection to an online peer assessment system. The trend has attracted many researchers'' attention and put effort in studying the effect of peer assessment on students. To improve learning performance of students in peer assessment, the quality of peer feedback is an important factor. Although there has been many methods for evaluating the peer feedback quality, the process is still being done manually, which is time consuming. There is no clear rule and standard for feedback quality so far. This research is trying to establish an algorithm called “Random Forest Automatically Ranking Algorithm” with techniques used in machine learning to help reduce time spent on calculating quality of peer feedback. This algorithm automatically determines rank of some peer feedback relative to other peed feedback, which means it grades every peer feedback with its quality relative to others’ quality. This research uses peer feedback data collected from course to get quantified quality of peer feedback and add new rules to method for evaluating the peer feedback quality to get more objective quality of peer feedback. We use processed peer feedback data as train data for generating predict model of this algorithm to automatically rank peer feedback. Furthermore, it is confirmed by experimental data that Random Forest Automatically Ranking Algorithm can also be applied to open comments on the internet to predict rank of comments given by online users.

The purpose of this study is to analyze the relationship between citation ranking and peer evaluation in assessing senior faculty research performance. Other studies typically derive their peer evaluation data directly from referees often in the form of ranking. This study uses two additional sources of peer evaluation data: citation content analysis and book review content analysis. Two main questions are investigated: (a) To what degree does citation ranking correlate with data from citation content analysis, book reviews, and peer ranking? (b) Is citation ranking a valid evaluative indicator of research performance of senior faculty members? Citation data, book reviews, and peer ranking were compiled and examined for faculty members specializing in Kurdish studies. Analysis shows that normalized citation ranking and citation content analysis data yield identical ranking results. Analysis also shows that normalized citation ranking and citation content analysis, book reviews, and peer ranking perform similarly (i.e., are highly correlated) for high-ranked and low-ranked senior scholars. Additional evaluation methods and measures that take into account the context and content of research appear to be needed to effectively evaluate senior scholars whose performance ranks relatively in the middle. Citation content analysis data did appear to give some specific and important insights into the quality of research of these middle performers, however, further analysis and research is needed to validate this finding. This study shows that citation ranking can provide a valid indicator for comparative evaluation of senior faculty research performance.