[Full Picture] Combining Experts’ Judgments: Comparison of Algorithmic Methods Using Synthetic Data - Hammitt - 2013 - Risk Analysis

Here's how our browser extension sees the article:

Source: onlinelibrary.wiley.com

Appears moderately imbalanced

Summary Analysis Research

1. 本文评估了五种算法方法（等权重、最佳专家、性能、频率主义和Copula）在合并多个专家意见时的效果，使用的是模拟数据。结果表明，在两个经验丰富且独立的专家意见中，Copula、频率主义和最佳专家方法表现更好，而等权重组合方法表现较差。

2. 专家判断是一种从学科专家那里获取与决策相关数量价值的正式过程。通过获得以主观概率分布形式呈现的多个专家意见，引发了如何最好地结合多个专家信息的问题。

3. 本文作者为James K. Hammitt和Yifan Zhang，他们分别来自哈佛大学风险分析中心和LERNA-INRA Toulouse School of Economics。

该文章是一篇关于专家判断的算法方法比较的研究，主要探讨如何最好地将多个专家的信息进行组合。文章作者来自哈佛大学和图卢兹经济学院，具有一定的权威性。

然而，该文章存在一些潜在偏见和局限性。首先，该研究只使用了模拟数据，并没有考虑实际情况下专家判断的复杂性和不确定性。其次，该研究只考虑了少数几种组合方法，可能存在其他更优秀的方法未被探索。此外，该研究并没有考虑到不同领域、文化背景和利益相关方对专家判断的影响。

此外，在报道中也存在一些片面和缺失的情况。例如，在介绍各种组合方法时，并没有提及它们各自的优缺点和适用范围；在结论部分也只是简单地列出了各种方法的得分排名，并没有深入探讨原因。

总之，尽管该文章提供了一些有价值的信息和建议，但仍需要更多实证研究来验证其结论，并且需要更全面地考虑不同领域、文化背景和利益相关方的影响。