Hibrid DEMATEL–ADAM çoxmeyarlı qərar qəbuletmə modeli, dayanıqlı son kilometr logistikasında bir-birinə təsir edən meyarların əlaqələrini əvvəlcə DEMATEL ilə strukturlaşdırıb çəkiləndirən, daha sonra tədqiqat alternativlərini ADAM-ın həndəsi sıralama yanaşması ilə qiymətləndirən Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) çərçivəsidir. Tədqiqatda səkkiz son kilometr logistikası mütəxəssisi 12 dayanıqlılıq meyarının bir-birinə təsirini qiymətləndirmiş, Florida University-nin Transport and Logistics Management bakalavr proqramından 62 tələbə isə 14 tədqiqat sahəsini bu meyarlara görə qiymətləndirmişdir. Tədqiqat alətinin Cronbach alfa dəyəri 0,923 olaraq bildirilmişdir.

ADAM sıralamasında çoxsəviyyəli əməkdaşlıq (A2) 0,0394 həcm dəyəri ilə birinci, logistika infrastrukturunun tətbiqi (A8) 0,0371 ilə ikinci yerdə olmuşdur. Üçüncü yerdə alternativ çatdırılma konfiqurasiyaları (A6), ardınca lateral əməkdaşlıq (A4), üfüqi əməkdaşlıq (A5) və nəqliyyat marşrutu modelləri (A10) gəlmişdir. ADAM, TOPSIS və VIKOR üsullarının hamısı A2-ni birinci, A8-i ikinci yerə qoymuşdur.

DEMATEL meyar çəkilərində ən yüksək dəyər C12 Əlçatanlıq və Mobillik üçün 0,098, ikinci ən yüksək dəyər C33 Enerji İstehlakı və Bərpa Olunmayan Resursların Tükənməsi üçün 0,092-dir. C12 eyni zamanda \(R-C=1.25\) ilə meyar sistemində ən güclü müsbət səbəbkar/təsiredici dəyər kimi bildirilmişdir. C16 Rifah isə \(R-C=-0.97\) ilə digər meyarlardan ən güclü şəkildə təsirlənən meyarlardan biridir.

Modelin çıxış sabitliyi müxtəlif yoxlamalarla araşdırılmışdır. DEMATEL meyar çəkilərini müxtəlif ekspert qruplarına %40 dominant çəki verməklə dəyişən dörd ssenari ilə baza ssenarisi arasındakı orta Spearman sıra korrelyasiyası 0,899-dur. ADAM, TOPSIS və VIKOR sıralamalarının cüt Spearman korrelyasiyaları 0,965–0,969 aralığındadır. Bundan əlavə C12, C33 və C15 çəkilərinin tədricən azaldıldığı 21 ADAM həssaslıq ssenarisində baza sıralaması ilə orta korrelyasiya 0,9817 olaraq bildirilmiş; A2, A8 və A6 müvafiq olaraq birinci, ikinci və üçüncü yerlərini bütün ssenarilərdə qorumuşdur.

Lakin tədqiqatın ən mühüm şərh sərhədi budur: bu sıralama real gələcəyin hansı tədqiqat mövzularına yönələcəyini ölçmüş və ya proqnozlaşdırmış deyil. Mənbənin daha ətraflı metod və müzakirə bölmələri nəticələrin müəyyən bir universitetdəki logistika tələbələrinin dayanıqlılıq baxımından tədqiqat sahələrinə aid etdiyi qavranılan nisbi potensialı təmsil etdiyini açıq şəkildə bildirir. Tədqiqat yalnız bir akademik müəssisədən 62 tələbəyə əsaslanır; tələbələrin real LML əməliyyatlarında birbaşa peşə təcrübəsi yoxdur. Buna görə nəticələr peşəkar sektor maraqlı tərəflərinin fikirlərinin əvəzi deyil, onları tamamlayan ayrıca baxış bucağı kimi qiymətləndirilməlidir.

Son kilometr logistikası nədir?

Last-mile logistics (LML), son kilometr logistikası, malların şəhər, qəsəbə və ya başqa bir şəhər mərkəzi daxilində daşınması, saxlanması və idarə olunması ilə bağlı proseslərin bütövlüyüdür. Tədqiqatda istifadə olunan əhatə B2B və B2C kimi müxtəlif kommersiya modellərində müştərilərin şəhərdaxili paylama ehtiyaclarının qarşılanmasını əhatə edir.

Mənbə ədəbiyyatından ötürülən fon dəyərlərinə görə şəhər yükdaşımaları şəhər daxilində qət edilən ümumi kilometrin təxminən %15–25-ni təşkil edə bilər, yük nəqliyyat vasitələri yol sahəsinin %20–40-dan istifadə edə bilər və şəhər CO2 istehsalının %20–40-ı ilə əlaqələndirilə bilər. Bunlar bu tədqiqatda yeni ölçülmüş dəyərlər deyil; tədqiqatın giriş bölməsində əvvəlki ədəbiyyatdan verilən kontekstual dəyərlərdir.

Triple Bottom Line niyə istifadə olunur?

Triple Bottom Line (TBL), dayanıqlılığı yalnız iqtisadi nəticələrlə qiymətləndirmək əvəzinə sosial, iqtisadi və ekoloji ölçüləri birlikdə araşdıran yanaşmadır. Tədqiqatda 12 meyar bu üç ölçü altında təşkil edilmişdir. Meyarların vəzifəsi şirkətin və ya layihənin mövcud performansını ölçmək deyil; tədqiqat sahələrinin şəhər logistikasında dayanıqlılığın mühüm tərəflərinə nə dərəcədə cavab vermək potensialına malik olduğunu qiymətləndirmək üçün strateji əhəmiyyət göstəriciləri kimi istifadə edilməsidir.

C33 mənbə-etiket qeydi: Mənbə PDF meyar başlığını ingiliscə “Energy Consumption and Mineral Depiction” şəklində çap edir. Lakin meyarın izahı açıq şəkildə enerji istehlakının və depletion of non-renewable natural resources, yəni bərpa olunmayan təbii resursların tükənməsinin qiymətləndirilməsini təsvir edir. Azərbaycan dilində izah meyar tərifindəki elmi mənaya əsasən verilmiş, mənbə etiketindəki ifadə burada səssizcə ayrıca orijinal ingilis başlığı kimi yenidən yazılmamışdır.

Sosial meyarlar nəyi qiymətləndirir?

C11 Yaşana bilənlik və İnkişaf, şəhər ərazilərinin funksionallığını, estetikasını, ekoloji mühafizəsini, planlaşdırma ilə uyğunluğunu və şəhər sakinlərinin həyat standartına töhfəsini əhatə edir.

C12 Əlçatanlıq və Mobillik, hədəflərə çatma asanlığını, intermodallığı, müxtəlif nəqliyyat növlərinin inteqrasiyasını və şəhərdaxili səfərlərin axıcı, sürətli və əlaqəli olmasını əhatə edir.

C13 Təhlükəsizlik və Mühafizə, mobillik və nəqliyyatla bağlı fəaliyyətlərdə qəza risklərini, qəzaların tezliyini və şiddətini, həmçinin insanlar və infrastruktur üzərində nəticələrini qiymətləndirir.

C14 Məmnunluq və Qəbul, xidmət keyfiyyəti, əməliyyat çevikliyi, etibarlılıq, əhatə və müxtəlif maraqlı tərəflərin LML xidmətini dayanıqlı hesab etmə səviyyəsi ilə bağlıdır.

C15 Maraqlı Tərəflərin İştirakı və Qarşılıqlı Əlaqəsi, LML maraqlı tərəfləri arasında əməkdaşlığı, etimadı, sosial uyğunluğu, razılaşmaları və əməkdaşlıq alətlərini qiymətləndirir.

C16 Rifah, LML sistemlərinin ictimai sağlamlıq, əmək sağlamlığı, yol təhlükəsizliyi, ekoloji və məkan yaxşılaşdırılması, bərabər imkanlar və ədalətli əmək şəraiti kimi həyat keyfiyyəti elementlərinə təsirini əhatə edir.

İqtisadi və ekoloji meyarlar nəyi qiymətləndirir?

C21 Xərclərə Təsir, birbaşa xərcləri, investisiyanı, aktivlərin amortizasiyasını və ümumi idarəetmə xərclərini; C22 Mənfəətə Təsir, gəlir və dəyər yaratma qabiliyyətini; C23 Tətbiqolunma isə investisiyanın dəyər yaradıb-yaratmadığını və investisiyanın geri qayıtma məntiqini nəzərə alır.

C31 İnsan Sağlığı və Ekosistem Təsirləri, xəstəlik, toksiklik, məhsuldarlıq itkisi və flora, fauna, landşaft kimi ekosistem komponentlərini; C32 Ekoloji Təsirlər, hava, səs-küy və vizual çirklənmə ilə iqlim, torpaq və ekosistem təsirlərini; C33 isə enerji/yanacaq istehlakı, bərpa olunmayan resursların səmərəli istifadəsi və tükənmə problemlərini əhatə edir.

Qiymətləndirilən 14 tədqiqat alternativi

Mənbə bu alternativləri birbaşa həyata keçiriləcək 14 layihə kimi deyil, gələcəyə yönəlmiş strateji tədqiqat istiqamətləri kimi nəzərdən keçirir. Hər kateqoriyanın daha ətraflı tədqiqat xətləri məqalənin Supplementary Materials bölməsindəki Table S3-də verilmişdir.

DEMATEL–ADAM Hibrid Modeli Necə İşləyir?

Hibrid modeldə DEMATEL əvvəlcə 12 dayanıqlılıq meyarının bir-birinə nə dərəcədə təsir etdiyini ekspert qiymətləndirmələrindən hesablayaraq normallaşdırılmış \(W_j\) çəkilərini yaradır; ADAM daha sonra tələbələrin 14 tədqiqat alternativinə verdiyi balları bu çəkilərlə birləşdirərək hər alternativ üçün həndəsi həcm dəyəri hesablayır və ən yüksək həcmdən ən aşağıya doğru sıralama yaradır.

DEMATEL və ADAM niyə birlikdə istifadə olunur?

Meyarların bir-birindən tam müstəqil olduğu qəbul edilmir. Məsələn, əlçatanlıq, maraqlı tərəflərin qarşılıqlı əlaqəsi, xərc, rifah və ekoloji performans bir-birinə birbaşa və ya dolayı təsir göstərə bilər. DEMATEL-in vəzifəsi bu əlaqə quruluşunu və meyar çəkilərini müəyyən etməkdir.

ADAM-ın vəzifəsi isə çəkiləndirilmiş meyar strukturundan istifadə edərək 14 tədqiqat alternativinin nisbi performansını vahid sıralamaya çevirməkdir. Beləliklə modelin birinci yarısı “meyarlar necə bir sistem yaradır?”, ikinci yarısı isə “alternativlər bu meyar sistemi altında necə sıralanır?” sualına cavab verir.

Mənbə MAMCA üsulunu da layihələndirmə mərhələsində nəzərdən keçirmiş, lakin istifadə etməmişdir. Bunun səbəbi tədqiqatın bir-birindən müstəqil müxtəlif maraqlı tərəf qruplarının üstünlüklərini müqayisə etmək istəməməsi; vahid “universitet icması” qrupunun inteqrə edilmiş qiymətləndirməsini yaratmağı hədəfləməsidir.

Yeddi mərhələli tədqiqat prosesi

Likert şkalası necə istifadə olundu?

Mənbə iştirakçılardan gələn qiymətləndirmələri birləşdirərkən həndəsi ortadan istifadə edir. Müəlliflərin əsaslandırmasına görə bu yanaşma sorğularda yarana biləcək kənar dəyərlərin birgə nəticəyə həddindən artıq təsirini azaldır.

DEMATEL Formula (1): Başlanğıc orta matrisi

\[ A= \begin{bmatrix} a_{11} & \cdots & a_{1j} & \cdots & a_{1n}\\ \vdots & & \vdots & & \vdots\\ a_{i1} & \cdots & a_{ij} & \cdots & a_{in}\\ \vdots & & \vdots & & \vdots\\ a_{n1} & \cdots & a_{nj} & \cdots & a_{nn} \end{bmatrix} \tag{1} \]

Burada \(a_{ij}\), meyar \(i\)-nin meyar \(j\) üzərində birbaşa təsirini təmsil edir. Səkkiz ekspertin cüt meyar qiymətləndirmələrindən alınan birbaşa təsir matrisləri həndəsi orta ilə birləşdirilərək \(A\) matrisi yaradılır. Diaqonaldakı dəyərlər meyarın özünə təsirini göstərdiyi üçün mənbə məlumat cədvəlində sıfırdır.

DEMATEL Formula (2): Normallaşdırma əmsalı

\[ s= \min \left[ \frac{1}{\max_i\sum_{j=1}^{n}a_{ij}}, \frac{1}{\max_j\sum_{i=1}^{n}a_{ij}} \right] \tag{2} \]

\(s\), başlanğıc təsir matrisini uyğun miqyasa gətirən normallaşdırma əmsalıdır. Birinci kəsr ən böyük sətir cəminin tərsini, ikinci kəsr ən böyük sütun cəminin tərsini verir; model bu ikisindən kiçik olanı istifadə edir. Beləliklə sonrakı matris əməliyyatlarının yaxınlaşması üçün təsirlər miqyaslanır.

DEMATEL Formula (3): Başlanğıc təsir matrisi

\[ X=sA \tag{3} \]

Normallaşdırma əmsalı başlanğıc matrisi ilə vurularaq \(X\) əldə edilir. Bu addım meyarlar arasındakı birbaşa təsirlərin nisbi quruluşunu qoruyarkən dəyərlərin böyüklüyünü normallaşdırır.

DEMATEL Formula (4): Ümumi əlaqə matrisi

\[ T= \lim_{k\to\infty} \left( X+X^2+\cdots+X^k \right) = X(I-X)^{-1} \tag{4} \]

\(T\), yalnız birbaşa təsirləri deyil, dolayı təsir zəncirlərini də nəzərə alır. Məsələn, A meyarı B-yə, B də C-yə təsir edirsə, DEMATEL yalnız A→B və B→C əlaqələrini deyil, A-nın C üzərində dolayı təsirini də sistem strukturuna daxil etməyə çalışır. \(I\) vahid matrisdir.

DEMATEL Formula (5): Sətir cəmi R

\[ R= \left[ \sum_{j=1}^{n}t_{ij} \right]_{n\times1}, \qquad i=1,2,\ldots,n \tag{5} \]

\(R\), meyar \(i\)-nin digər meyarlara göndərdiyi ümumi birbaşa və dolayı təsiri ölçür. Böyük \(R\) dəyəri meyarın sistem üzərində güclü təsir yaydığını göstərir.

DEMATEL Formula (6): Sütun cəmi C

\[ C= \left[ \sum_{i=1}^{n}t_{ij} \right]_{n\times1}, \qquad j=1,2,\ldots,n \tag{6} \]

\(C\), meyarın digər meyarlardan aldığı ümumi birbaşa və dolayı təsiri təmsil edir.

DEMATEL şərhində \(R+C\) meyarın sistem daxilində ümumi qarşılıqlı əlaqə/əhəmiyyət səviyyəsini, \(R-C\) isə xalis təsir istiqamətini göstərir. \(R-C>0\) olduqda mənbə meyarı causal / təsir edən; \(R-C<0\) olduqda isə affected / təsirlənən qrupunda təsnif edir.

DEMATEL çəki vektoru necə əldə edildi?

Ümumi əlaqə matrisi \(T\) sütun üzrə normallaşdırılmış və sonra ardıcıl olaraq özü ilə vurulmuşdur. Mənbəyə görə sütunların ilk onluq mərtəbələrində eyni dəyərlərə yaxınlaşması ilə dominant özvektor strukturu ortaya çıxmış və istənilən sütunun dəyərləri normallaşdırılmış \(W_j\) çəki vektoru kimi qəbul edilə bilmişdir.

Mənbə bu yaxınlaşmanı Perron–Frobenius teoremi ilə izah edir: müsbət və normallaşdırılmış matris üçün dominant özvektor mövcuddur və matrisin ardıcıl qüvvətləri bu dominant struktura yaxınlaşa bilər. Buradakı özvektor 12 meyarın ortaq nisbi çəki quruluşunu təmsil edir.

ADAM Formula (7): Alternativ qiymətləndirmə matrisi

\[ E=[e_{qj}]_{m\times n} \tag{7} \]

\(m\) alternativlərin sayını, \(n\) meyarların sayını, \(e_{qj}\) isə alternativ \(q\)-nun meyar \(j\) baxımından birgə qiymətləndirmə dəyərini göstərir. Bu tədqiqatda \(m=14\) və \(n=12\)-dir. Tələbələrin qiymətləndirmələri həndəsi orta ilə birləşdirilmişdir.

ADAM Formula (8): Sıralanmış qərar matrisi

\[ S=[s_{qj}]_{m\times n} \tag{8} \]

Meyarlar DEMATEL-dən gələn əhəmiyyət çəkilərinə görə azalan qaydada yerləşdirilir. Beləliklə ADAM həndəsəsinin ox düzümü meyarların əhəmiyyət sırasını əks etdirir.

ADAM Formula (9): Normallaşdırılmış sıralı matris

\[ n_{qj}= \begin{cases} \dfrac{s_{qj}}{\max_q s_{qj}}, & j\in B\\[6pt] \dfrac{\min_q s_{qj}}{s_{qj}}, & j\in C \end{cases} \tag{9} \]

\(B\), böyük dəyərin üstün tutulduğu fayda meyarlarını; \(C\), kiçik dəyərin üstün tutulduğu xərc meyarlarını təmsil edir. Fayda meyarında alternativ dəyər həmin meyarın ən yüksək dəyərinə bölünür. Xərc meyarında isə ən aşağı dəyər alternativ dəyərə bölünür. Beləliklə müxtəlif miqyaslardakı meyar dəyərləri müqayisə edilə bilən ölçüsüz formaya çevrilir.

ADAM Formula (10) və (11): Müstəvi koordinatlar

\[ X_{qj}=n_{qj}\sin\alpha_j \tag{10} \]

\[ Y_{qj}=n_{qj}\cos\alpha_j \tag{11} \]

Normallaşdırılmış alternativ dəyəri \(n_{qj}\), meyarın istiqamət bucağı \(\alpha_j\) ilə birlikdə ikiölçülü koordinata çevrilir. Bu əməliyyat meyarları ümumi həndəsi struktur üzərində müxtəlif istiqamətlərdə yerləşdirir.

ADAM Formula (12): Referans və çəkili referans nöqtələrinin z koordinatı

\[ z_{qj}= \begin{cases} 0, & R_{qj}\text{ için}\\ w_j, & P_{qj}\text{ için} \end{cases} \tag{12} \]

\(R_{qj}\) referans nöqtəsinin \(z\) koordinatı sıfırdır. Çəkili referans nöqtəsi \(P_{qj}\) isə meyarın DEMATEL çəkisi \(w_j\) hündürlüyündə yerləşdirilir. Beləliklə meyar çəkisi üçölçülü həndəsənin hündürlüyünə çevrilir.

ADAM Formula (13): Meyarın istiqamət bucağı

\[ \alpha_j= (j-1)\frac{90^\circ}{n-1}, \qquad j=1,\ldots,n \tag{13} \]

Meyarlar 0–90° aralığında bərabər bucaq intervalları ilə paylanır. \(n=12\) olduğuna görə ümumi bucaq sahəsi 11 intervala bölünür. Bu bucaq meyarın “əhəmiyyət çəkisi” deyil; həndəsi oxun istiqamətini müəyyən edən mövqe parametridir.

ADAM Formula (14): Mürəkkəb çoxüzlünün həcmi

\[ V_q^C= \sum_{k=1}^{n-1}V_k, \qquad q=1,\ldots,m \tag{14} \]

Hər alternativ üçün yaradılan mürəkkəb çoxüzlü ardıcıl meyar cütlərindən ibarət piramidayabənzər alt həcmlərə bölünür. Alternativin ümumi həcmi bu \(V_k\) həcmlərinin cəmidir. Mənbədə alternativlər bu ümumi həcmə görə azalan qaydada sıralanır; ən böyük həcm ən yüksək ADAM sırasını alır.

ADAM Formula (15): Alt piramidanın həcmi

\[ V_k= \frac{1}{3}B_k h_k, \qquad k=1,\ldots,n-1 \tag{15} \]

\(B_k\) müvafiq piramidanın əsas sahəsi; \(h_k\) isə bu əsasdan koordinat başlanğıcındakı təpə nöqtəsinə qədər olan hündürlükdür. Bu, klassik piramida həcmi düsturudur.

ADAM Formula (16): Əsas sahəsi

\[ B_k= c_k a_k+ \frac{a_k(b_k-c_k)}{2} \tag{16} \]

Bu tənlik iki ardıcıl meyarın referans və çəkili referans nöqtələrindən yaranan əsasın sahəsini hesablayır. \(a_k\) ardıcıl iki referans nöqtəsi arasındakı müstəvi məsafə; \(b_k\) və \(c_k\) isə bu iki meyarın \(z\) istiqamətindəki çəki dəyərləridir.

ADAM Formula (17): Ardıcıl referans nöqtələri arasındakı məsafə

\[ a_k= \sqrt{ (x_{j+1}-x_j)^2+ (y_{j+1}-y_j)^2 } \tag{17} \]

Bu düstur iki ardıcıl meyar nöqtəsinin \(x-y\) müstəvisindəki Evklid məsafəsini hesablayır. Vahidi yoxdur; çünki \(x\) və \(y\) normallaşdırılmış qərar dəyərlərindən törədilmişdir.

ADAM Formula (18) və (19): Çəki vektorları

\[ b_k=z_j \tag{18} \]

\[ c_k=z_{j+1} \tag{19} \]

\(b_k\) və \(c_k\), iki ardıcıl meyarın çəki istiqamətindəki koordinatlarıdır. Formula (12) səbəbindən çəkili referans nöqtələrində bunlar müvafiq \(w_j\) dəyərləri ilə əlaqəlidir.

ADAM Formula (20): Piramidanın hündürlüyü

\[ h_k= \frac{ 2\sqrt{ s_k(s_k-a_k)(s_k-d_k)(s_k-e_k) } }{ a_k } \tag{20} \]

Bu ifadə ardıcıl iki meyar nöqtəsi və başlanğıc nöqtəsi tərəfindən yaradılan üçbucaq həndəsəsindən piramida hündürlüyünü əldə etmək üçün istifadə olunur. Kvadrat kök daxilindəki quruluş Heron tipli üçbucaq sahəsi əlaqəsinə əsaslanır; nəticə \(a_k\)-ya bölünərək müvafiq hündürlük əldə edilir.

ADAM Formula (21): Yarımperimetr

\[ s_k= \frac{a_k+d_k+e_k}{2} \tag{21} \]

\(s_k\), \(a_k\), \(d_k\) və \(e_k\) tərəflərindən ibarət üçbucağın yarımperimetridir və Formula (20)-də istifadə olunur.

ADAM Formula (22) və (23): Başlanğıc nöqtəsinə məsafələr

\[ d_k= \sqrt{x_j^2+y_j^2} \tag{22} \]

\[ e_k= \sqrt{x_{j+1}^2+y_{j+1}^2} \tag{23} \]

\(d_k\), meyar \(j\)-nin referans nöqtəsinin başlanğıc nöqtəsinə; \(e_k\) isə növbəti meyar \(j+1\)-in referans nöqtəsinin başlanğıc nöqtəsinə Evklid məsafəsidir. Formula (17), (21), (22) və (23) birlikdə Formula (20)-də tələb olunan üçbucaq həndəsəsini tamamlayır.

ADAM həcmi necə sıralamaya çevrilir?

Hər alternativ üçün Formula (14) ilə \(V_q^C\) ümumi çoxüzlü həcmi hesablanır. Alternativlər bu dəyərə görə azalan qaydada düzülür. Bu tədqiqatda ən yüksək həcm A2 üçün 0,0394; ikinci ən yüksək həcm A8 üçün 0,0371-dir.

Həcm dəyərinin fiziki “kubmetr” mənası yoxdur. Bu, normallaşdırılmış qiymətləndirmələrin və meyar çəkilərinin ADAM-ın həndəsi qərar məkanında birləşmiş təsviridir.

ADAM-ın kompensasiya quruluşu ilə bağlı mənbədaxili uyğunsuzluq

Mənbə Bölmə 2.1-də ADAM-ın birləşmiş ideal/anti-ideal məsafə həndəsəsinin TOPSIS, COPRAS, MARCOS və ya EDAS kimi üsullarda yarana biləcək “compensatory effects” təsirlərindən qaçdığını bildirir. Buna qarşılıq Bölmə 4.2.3-də ADAM açıq şəkildə “fully compensatory additive scheme” kimi təsvir olunur. Bu iki ifadə eyni riyazi xüsusiyyəti fərqli və bir-biri ilə birbaşa uyğun görünməyən şəkildə təsvir edir.

Verianla bu ziddiyyəti mənbənin adından həll etməyə çalışmır. ADAM-ın bu tədqiqatda həqiqətən istifadə edilən hesablama quruluşu üçün əsas dayaq yuxarıda qorunan Formula (7)–(23) və mənbədə bildirilən proqram təminatı/nəticə axınıdır.

Bu Tədqiqat Gələcəyin Tədqiqat Trendlərini Dəqiq Proqnozlaşdırırmı?

Xeyr. Tədqiqat gələcəkdə hansı LML tədqiqat sahələrinin həqiqətən daha çox nəşr, investisiya və ya tətbiq yaradacağını empirik olaraq proqnozlaşdırmır; müəyyən ekspert qrupunun meyar çəkiləri altında, müəyyən universitetdəki 62 logistika tələbəsinin 14 tədqiqat sahəsinin dayanıqlılığa töhfə potensialına dair qavrayışlarını MCDM ilə sıralayır.

Bu fərq mənbədə xüsusi olaraq izah edilir. ADAM nəticələri “future research importance”ın birbaşa ölçüsü kimi deyil, tədqiqat sahələrinin dayanıqlı şəhər logistikasına töhfə verə biləcək nisbi qavranılan potensialı kimi müəyyən edilir.

Müəlliflər “perceived research priorities” ifadəsini də məhz buna görə istifadə edirlər: bunlar gözlənilən və ya qavranılan imkan sahələridir; gələcək real elmi inkişafların deterministik proqnozu deyil.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

İştirakçılar kimlər idi?

Məlumatlar iki fərqli iştirakçı qrupundan əldə edilmişdir. Meyarların strukturunu və çəkisini LML ekspertləri; tədqiqat alternativlərinin meyarlara görə qiymətləndirilməsini isə tədqiqatın “university community” adlandırdığı tələbə qrupu həyata keçirmişdir.

Səkkiz LML ekspertinin profili

Ekspertlərlə dörd iş görüşü planlaşdırılmışdır: tədqiqatın təqdimatı; tədqiqat alternativlərinin müəyyənləşdirilməsi və təsnifatı; dayanıqlılıq meyarlarının müəyyən edilib qiymətləndirilməsi; sonda DEMATEL üçün meyarlararası qarşılıqlı təsir dərəcələrinin qiymətləndirilməsi.

Universitet icması nümunəsi

Florida University-nin Transport and Logistics Management bakalavr proqramının dörd səviyyəsindən ümumilikdə 90 tələbə tədqiqata dəvət edilmiş, 62 tələbə iştirak etmişdir. İştirakçıların 35-i dördüncü, 18-i üçüncü və 9-u ikinci səviyyədədir. Mənbə yekun iştirakçılar arasında birinci səviyyədən tələbə bildirmir.

Tələbələrin orta yaşı 20,4-dür. Nümunə 42 kişi və 20 qadından ibarətdir. İştirakçılar logistika və nəqliyyat sahəsində 25-dən çox ixtisas dərsini əhatə edən təhsil mühitində oxuyurlar. Mənbə iştirakçıların 50.000-dən çox əhalisi olan yaşayış məntəqələrində yaşadığını bildirir.

Məlumatların toplanması bir sessiyada aparılmışdır. Əvvəlcə tədqiqatın konteksti və məqsədi izah edilmiş, sonra sorğunun meyar və alternativ bölmələri təqdim edilmiş, sonda hər tələbə Google Forms vasitəsilə sorğunu fərdi şəkildə tamamlamışdır.

Cronbach alfa 0,923 nə deməkdir?

Mənbə sorğu şkalası üçün Cronbach's alpha = 0.923 bildirir və bunu alətin etibarlılığını dəstəkləyən nəticə kimi şərh edir. Cronbach alfa şkaladakı maddələrin birlikdə nə dərəcədə ardıcıl davrandığını qiymətləndirmək üçün istifadə olunan daxili tutarlılıq göstəricisidir.

Lakin yüksək alfa nümunənin bütün sektor üçün təmsilçi olduğunu və ya gələcəyə dair mühakimələrin doğru olduğunu göstərmir. Burada əsasən sorğu alətinin daxili tutarlılığı haqqında məlumat verir.

DEMATEL nəticələri: hansı meyarların çəkisi daha yüksəkdir?

Orta \(R+C\) dəyəri 10,512-dir. Mənbə C12, C14, C16, C21, C22 və C33-ü bu hədd baxımından “yüksək qarşılıqlı təsir” qrupunda; digərlərini “aşağı qarşılıqlı təsir” qrupunda göstərir.

C12 həm ən yüksək çəkiyə malikdir, həm də \(R-C=1.25\) ilə meyar şəbəkəsində ən güclü müsbət xalis təsiredicidir. C33 də \(R-C=0.97\) ilə güclü təsiredici meyarlardan biridir. C16-nın \(R-C=-0.97\) dəyəri isə bu meyarın sistemdə digərlərindən güclü şəkildə təsirlənən mövqedə olduğunu göstərir.

ADAM-ın 14 alternativ üçün verdiyi yekun sıralama

Mənbənin əsas şərhi iştirakçıların xüsusilə əməkdaşlığa əsaslanan və struktur tədqiqat istiqamətlərinə yüksək dəyər verməsidir. Çoxsəviyyəli əməkdaşlıq A2 birinci yerdədir; A4 və A5 kimi digər əməkdaşlıq kateqoriyaları da ilk beşlikdədir. A8 infrastrukturun tətbiqi isə ikinci yerdədir.

Mənbə çoxsəviyyəli əməkdaşlığı yalnız son kilometrdəki distribyutorlar arasında əməkdaşlıq kimi deyil, istehsalçı və təchizatçılardan başlayaraq istehlakçıya qədər uzanan təchizat zəncirinin müxtəlif səviyyələri arasında koordinasiya kimi şərh edir.

İnfrastruktur tətbiqinin ikinci yerdə olması nə deməkdir?

A8; Urban Consolidation Centre (UCC), mikro-hub, yükləmə/boşaltma sahələri, yük zolaqları və ya başqa logistika obyektləri kimi fiziki strukturların dayanıqlı LML üçün araşdırılması və tətbiqi ilə bağlıdır.

Müəlliflərin müzakirəsinə görə fiziki logistika infrastrukturu maraqlı tərəflərin aktiv və resurs paylaşmasını asanlaşdıraraq əməkdaşlığın praktik şəkildə həyata keçirilə biləcəyi mühiti təmin edə bilər. Buna görə A2 və A8 nəticələri mənbədə bir-birindən tam müstəqil iki üstünlük kimi deyil, strateji baxımdan bir-birini tamamlayan istiqamətlər kimi şərh olunur.

ADAM, TOPSIS və VIKOR eyni nəticəni verdimi?

Üç üsul ilk iki alternativ üzrə tam eyni nəticəyə gəlmişdir: A2 birinci, A8 ikinci. A7 səkkizinci, A9 yeddinci və A12 on ikinci yerdə də üç üsul eyni sıralamanı yaratmışdır. Orta sıralardakı A4, A5, A6 və A10 üçün isə bir neçə sıra fərqi vardır.

Mənbə bu fərqləri üsulların müxtəlif normallaşdırma və üstünlükləri birləşdirmə məntiqinə malik olması ilə izah edir. TOPSIS ideal həllə həndəsi məsafələrə, VIKOR isə maksimum peşmanlıq/kompromis məntiqinə əsaslandığı halda ADAM fərqli həndəsi həcm quruluşundan istifadə edir.

Üsullar arasındakı Spearman korrelyasiyası

Spearman's rank correlation coefficient (SCC), iki sıralamanın obyektləri oxşar sırada saxlayıb-saxlamadığını ölçür. Əmsal −1 ilə +1 arasındadır; +1-ə yaxınlaşması sıralamaların bir-birinə güclü şəkildə bənzədiyini göstərir.

Mənbə “statistical correlation” və bəzi yerlərdə “statistical significance” dilindən istifadə edir; lakin bu bölmədə p dəyəri və ya əhəmiyyətlilik testi bildirilmir. Buna görə Verianla bu dəyərləri “statistik əhəmiyyətli üstünlük sübut edildi” kimi təqdim etmir. Burada görünən yüksək sıra oxşarlığıdır.

Meyar çəkisinin həssaslıq təhlili

Əsas DEMATEL çəki ssenarisi Sc.0-dır. Dörd əlavə ssenaridə müvafiq olaraq dövlət qurumu ekspertləri, logistika operatorları, texnologiya həlli təminatçıları və akademiklər/tədqiqatçılar %40 çəki ilə dominant edilmiş; qalan %60 digər ekspert kateqoriyalarına paylanmışdır.

Dörd korrelyasiyanın ortalaması 0,899-dur. Mənbə bunu meyarların nisbi əhəmiyyət düzümünün ekspert qruplarının çəkilərindəki məqbul dəyişikliklərə qarşı böyük ölçüdə sabit qalması kimi şərh edir.

Alternativ sıralamasının 21 ssenarili həssaslıq təhlili

İkinci həssaslıq təhlilində meyar çəkiləri birbaşa dəyişdirilmişdir. Başlanğıcda ən yüksək çəkiyə malik C12-nin dəyəri müvafiq olaraq %15, %30, %45, %60, %75, %90 və %100 azaldılmış; qalan meyarların çəkiləri cəmin yenidən 1 olması üçün proporsional şəkildə miqyaslanmışdır. Eyni əməliyyat daha sonra C33 və C15 üçün tətbiq edilərək ümumilikdə 21 alternativ ssenari yaradılmışdır.

Formula (24): Digər meyar çəkilərinin yenidən miqyaslanması

\[ w_j^* = (1-w_r^*) \frac{w_j}{1-w_r} \tag{24} \]

Burada \(w_j^*\), çəkisi birbaşa azaldılmayan meyar \(j\)-nin yeni miqyaslanmış çəkisidir. \(w_r^*\), azaldılan referans meyarın yeni çəkisi; \(w_j\), meyar \(j\)-nin başlanğıc çəkisi; \(w_r\) isə azaldılan meyarın başlanğıc çəkisidir.

Düsturun məqsədi bir meyarın çəkisi azaldıldıqda qalan çəki kütləsini digər meyarlar arasında proporsional şəkildə bölüşdürməkdir. Məsələn, referans meyarın çəkisi sıfıra endirildikdə onun əvvəlki payı digər meyarlar arasında mövcud çəki nisbətlərinə görə yenidən paylanır və cəm yenə 1 olur.

21 ssenarinin nəticəsi

Mənbədə A2 bütün 21 ssenaridə birinci, A8 ikinci, A6 üçüncü, A9 yeddinci, A7 səkkizinci və A12 on ikinci yerdə qalmışdır. Digər bəzi sıralar iki alternativ arasında dəyişmiş, beşinci yer A4, A5 və A10 arasında paylaşılmışdır.

Əsas Sc.0 sıralaması ilə 21 ssenarinin Spearman korrelyasiyalarının ortalaması 0,9817, minimumu 0,969, maksimumu 0,991 olaraq bildirilmişdir. Mənbə bu nəticəni sıralamanın yüksək sabitliyi kimi şərh edir.

Mənbə çarpaz-istinad qeydi: Bu sıralamaları ehtiva edən cədvəl PDF-də Cədvəl 16-dır; lakin dərhal sonrakı mətn səhvən “rankings obtained in each scenario (Table 12)” ifadəsini istifadə edir. Verianla bunu səssizcə Cədvəl 16 olaraq yenidən yazıb mənbədə səhv yoxmuş kimi davranmır.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• Bu nümunə və istifadə olunan dayanıqlılıq meyarları altında A2 çoxsəviyyəli əməkdaşlıq ən yüksək qavranılan tədqiqat prioritetidir.
• A8 logistika infrastrukturunun tətbiqi ikinci yerdədir.
• Əməkdaşlıq yönümlü A2, A4 və A5 kateqoriyaları yuxarı sıralarda cəmləşir.
• C12 əlçatanlıq və mobillik ən yüksək DEMATEL çəkisinə malikdir.
• C12 və C33 meyarları güclü müsbət xalis təsiredici mövqedədir.
• ADAM, TOPSIS və VIKOR ilk iki alternativ üzrə tam eyni sıralamanı yaratmışdır.
• Meyar və alternativ həssaslıq təhlilləri istifadə olunan ssenarilər altında sıralama strukturunun nisbətən sabit olduğunu göstərir.
• Universitet icmasının nəticələri mövcud sektor peşəkarlarından fərqli və tamamlayıcı maraqlı tərəf perspektivi təmin edə bilər.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• A2 və A8-in gələcəkdə qəti olaraq dünyanın ən çox araşdırılan LML mövzuları olacağı sübut edilməmişdir.
• Nəticələr bütün universitet tələbələrini, bütün logistika tələbələrini və ya bütün ölkələri təmsil etmir.
• Tələbə perspektivinin sektor peşəkarlarından obyektiv şəkildə “daha doğru” olduğu göstərilməmişdir.
• İştirakçıların peşəkar maraqlarının olmaması nümunənin tam qərəzsiz olduğu anlamına gəlmir.
• Model sıralamasının real şəhərlərdə daha dayanıqlı logistika performansı yaradacağı sahə təcrübəsi ilə sınaqdan keçirilməmişdir.
• Yüksək SCC dəyərləri təkbaşına konseptual etibarlılığın və ya səbəb-nəticə düzgünlüyünün sübutu deyil.
• Cronbach alfa 0,923 dəyəri tədqiqatın xarici etibarlılığını və ya gələcəyə dair proqnoz düzgünlüyünü sübut etmir.
• ADAM sıralamasındakı həcmlər fiziki kəmiyyət və ya real iqtisadi fayda miqdarı deyil.

Əsas məhdudiyyətlər

Tək maraqlı tərəf perspektivi: Alternativləri qiymətləndirən iştirakçılar mövcud LML peşəkarları deyil, tələbələrdir. Tələbələrin əməliyyat təcrübəsinin olmaması, məhdud praktik bilik və ya ideallaşdırılmış baxışları sıralamaya təsir edə bilər.

Tək müəssisə: 62 iştirakçının hamısı Florida University-dəki eyni ixtisaslaşmış bakalavr proqramındandır. Mənbə nəticələrin başqa müəssisə və ya ölkələrə birbaşa ümumiləşdirilməsinin məhdud olduğunu qəbul edir.

Gender bölgüsü: 42 kişi və 20 qadın iştirakçı vardır; qadınların payı təxminən %32-dir. Müəlliflər bu asimmetriyanın dayanıqlılıq üstünlüklərinə təsir etmiş ola biləcəyini məhdudiyyət kimi müzakirə edirlər.

Prioritet meyarlarının əhatəsi: Elmi yenilik, birbaşa tədqiqat boşluğu, texnologiya yetkinliyi, ictimai əhəmiyyət, maliyyələşdirmə potensialı, fənlərarası təsir, gözlənilən akademik töhfə, tətbiq maneələri və siyasət əhəmiyyəti kimi tədqiqat prioritetini müəyyən edə biləcək başqa ölçülər modelə daxil edilməmişdir. Tədqiqat şüurlu şəkildə dayanıqlılıq yönümlü prioritetləşdirmə aparır.

Meyar və alternativ təsnifatı: Bəzi meyarların bir-biri ilə üst-üstə düşməsi və ya natamam qalması mümkündür. Eyni şəkildə bəzi tədqiqat xətləri birdən çox alternativ kateqoriyasına daxil ola biləcəyi halda məlumat idarəçiliyini asanlaşdırmaq üçün tək kateqoriya altında qruplaşdırılmış ola bilər.

ADAM çəki girişi: ADAM-ın birbaşa meyar çəkisinə ehtiyac duyması mənbədə metodoloji zəiflik kimi qeyd olunur. Bu tədqiqatda meyarlar arasındakı səbəb əlaqələrini modelləşdirən DEMATEL bu problemi azaltmaq üçün istifadə edilmişdir.

Doğrulamanın əhatəsi: TOPSIS/VIKOR müqayisəsi və həssaslıq təhlilləri əsasən çıxış sıralamasının sabitliyini sınaqdan keçirir. Bunlar hibrid qərar çərçivəsinin konseptual olaraq real LML davranışını düzgün təmsil etdiyini tam doğrulamır.

Likert qeyri-müəyyənliyi: Tədqiqat fuzzy modeldən istifadə etməmişdir. Müəlliflər şifahi Likert qiymətləndirmələrinin təbii dil qeyri-müəyyənliyi daşıdığını qəbul edir və gələcəkdə fuzzy DEMATEL–ADAM kimi müqayisələr təklif edirlər.

“Qərəzi aradan qaldırdı” ifadəsi necə şərh edilməlidir?

Məqalənin nəticə bölməsi tələbə perspektivinin mövcud sektor işçilərinin institusional rollarından yaranan “evident bias”ı aradan qaldırdığını güclü dildə ifadə edir. Lakin eyni məqalənin məhdudiyyətlər bölməsi tələbələrin qavrayış qərəzi, məhdud praktik bilik və ideallaşdırılmış baxışlara malik ola biləcəyini açıq şəkildə qəbul edir.

Bu iki bölmə birlikdə oxunduqda elmi baxımdan daha təhlükəsiz şərh budur: universitet icmasının seçilməsi mövcud şirkət/qurum mövqelərindən yaranan müəyyən növ peşəkar maraq qərəzini azaltmağı məqsəd qoymuşdur; nümunəni bütün qərəz formalarından təmizlədiyi göstərilməmişdir.

Gələcək tədqiqat təklifləri

Müəlliflər nümunənin milli səviyyəyə genişləndirilməsini, müxtəlif akademik müəssisələrin kurikulum və ixtisaslaşma səviyyələrinə görə müqayisəsini və beynəlxalq nümunə ilə müxtəlif ölkə/mədəniyyətlərdə eyni sualların sınaqdan keçirilməsini təklif edirlər.

Hibrid DEMATEL–ADAM strukturunun təchizat, risk təhlili, texnologiya seçimi və ya logistika aktivlərinin paylaşılması kimi son kilometrdən kənar təchizat zənciri qərarlarında sınaqdan keçirilməsi də gələcək tədqiqat sahəsi kimi göstərilir.

Başqa bir təklif eyni qərar problemini fuzzy DEMATEL–ADAM yanaşması ilə yenidən quraraq şifahi qiymətləndirmələrdəki qeyri-müəyyənliyin nəticələrə təsirini araşdırmaqdır.

Mənbə həmçinin konseptual etibarlılığın gələcəkdə ekspert elicitation tədqiqatları, uzunmüddətli araşdırmalar və ya real LML kontekstində empirik sınaqlarla daha əhatəli şəkildə araşdırılmalı olduğunu qəbul edir.

Praktik və idarəetmə şərhi

Mənbə A2 və A8-in yuxarı sıralarını dövlət orqanlarının və logistika müəssisələrinin yalnız ayrı-ayrı texnologiya həllərinə deyil, çoxmaraqlı-tərəfli koordinasiya strukturlarına və şəhər logistika infrastrukturuna da diqqət yetirməli olması kimi şərh edir.

Nümunələrə Urban Consolidation Centres, mikro-hub-lar, yeraltı sistemlər, yükləmə/boşaltma sahələri və yük zolaqları daxildir. Müəlliflər Living Lab kimi birgə inkişaf mühitlərini də maraqlı tərəflərin əməkdaşlığını dəstəkləyə biləcək mexanizmlər sırasında müzakirə edirlər.

Bunlar tədqiqatda sahə təcrübəsi ilə uğuru ölçülmüş yeni siyasət təklifləri deyil. Bu bölmə müəlliflərin MCDM nəticələrini mövcud ədəbiyyat işığında şərh etdiyi idarəetmə nəticələridir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal başlıq: Perceived Research Priorities in Sustainable Urban Logistics: Insights from the University Community Using a Hybrid Multi-Criteria Decision-Making Model

Müəlliflər: Juan Antonio Marco Montes De Oca; Tomás García Martín; Marta Serrano Pérez.

Müəllif sırası: Mənbədəki sıra olduğu kimi qorunmuşdur.

Məsul müəllif: Juan Antonio Marco Montes De Oca.

Qurum 1: Department of Business and Logistics, Florida University, Calle Rei En Jaume I, 2, 46470 Catarroja, Valencia, Spain.

Qurum 2: Polytechnic School of Technology and Science, Camilo José Cela University (UCJC), Calle Castillo de Alarcón, 49, Villanueva de la Cañada, 28692 Madrid, Spain.

Bərabər töhfə / bərabər birinci müəlliflik: Mənbədə bərabər birinci müəlliflik və ya bərabər töhfə işarəsi göstərilmir.

Jurnal: Urban Science.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Cild / nömrə / məqalə nömrəsi: 10(7), 394.

DOI: 10.3390/urbansci10070394

Təqdimetmə tarixi: 2 iyun 2026.

Reviziya tarixi: 30 iyun 2026.

Qəbul tarixi: 7 iyul 2026.

Nəşr tarixi: 9 iyul 2026.

Mənbə növü: Rəyli jurnal tədqiqat məqaləsi; sorğu/məlumat əsaslı hibrid çoxmeyarlı qərar qəbuletmə hal tədqiqatı.

Lisenziya: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY).

Rəsmi keçid: https://doi.org/10.3390/urbansci10070394

Açar sözlər: urban logistics; last mile logistics (LML); sustainability; triple bottom line (TBL); multi-criteria decision-making (MCDM); Axial Distance-based Aggregated Measurement (ADAM); Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL); perceived research priorities; decision support systems; strategic planning.

Əsas metod: Səkkiz LML ekspertindən alınan meyarlararası təsir qiymətləndirmələrinin DEMATEL ilə çəkiləndirilməsi; 62 tələbənin 14 tədqiqat alternativini 12 meyar altında qiymətləndirməsi; ADAM ilə sıralama; TOPSIS və VIKOR müqayisəsi; Spearman sıra korrelyasiyası və həssaslıq təhlili.

Şkala: 1–5 Likert tipli təsir şkalası.

Sorğunun etibarlılığı: Cronbach alfa = 0,923.

Ekspert sayı: 8.

Universitet icması: 90 tələbə dəvət edilmiş, 62 tələbə iştirak etmişdir; orta yaş 20,4; 42 kişi və 20 qadın.

Meyar sayı: 12.

Alternativ sayı: 14.

ADAM proqram təminatı: ADAM MCDM 1.2-beta; mənbə giriş tarixini 3 mart 2026 olaraq göstərir.

Əsas ADAM nəticəsi: A2 çoxsəviyyəli əməkdaşlıq birinci; A8 infrastrukturun tətbiqi ikinci; A6 alternativ çatdırılma konfiqurasiyaları üçüncü.

Doğrulama: ADAM sıralaması TOPSIS və VIKOR ilə müqayisə edilmişdir. ADAM–TOPSIS SCC 0,965; ADAM–VIKOR 0,969; TOPSIS–VIKOR 0,969-dur.

Meyar həssaslığı: Dörd alternativ ekspert-çəki ssenarisinin baza ssenarisi ilə orta SCC dəyəri 0,899-dur.

Alternativ həssaslığı: C12, C33 və C15 çəkilərini tədricən azaldan ümumilikdə 21 ssenaridə baza sıralaması ilə orta SCC 0,9817; minimum 0,969; maksimum 0,991 olaraq bildirilmişdir.

Əsas şərh sərhədi: Sıralama gələcək real nəşrləri, investisiyaları və ya texnoloji inkişafları proqnozlaşdıran empirik forecasting modeli deyil. Tədqiqatın öz izahına görə tədqiqat sahələrinin dayanıqlılığa töhfəsinə dair universitet icması tərəfindən qavranılan nisbi potensialı göstərir.

Mənbədaxili uyğunsuzluq 1 — ADAM kompensasiya davranışı: Bölmə 2.1 ADAM-ın klassik üsullarda görünə biləcək compensatory effects təsirlərindən qaçdığını deyərkən, Bölmə 4.2.3 ADAM-ı “fully compensatory additive scheme” kimi müəyyən edir. Bu fərq səssizcə həll edilməmişdir.

Mənbədaxili uyğunsuzluq 2 — cədvəl istinadı: Alternativ sıralamasının 21 həssaslıq ssenarisini ehtiva edən cədvəl Cədvəl 16-dır; mənbə mətni dərhal sonra bu cədvələ səhvən “Table 12” deyə istinad edir.

Mənbədaxili şərh gərginliyi 3 — gələcək proqnozu: Xülasə və bəzi ilkin bölmələr “forecast” və gələcəkdə trend yaratma dilindən istifadə edir. Buna qarşılıq nəticə cədvəlinə yaxın izah sıralamanın “future research importance”ı əks etdirmədiyini; müzakirə bölməsi isə tədqiqatın gələcək tədqiqat trendlərini deterministik və ya empirik şəkildə proqnozlaşdırmadığını açıq bildirir. Verianla ətraflı metod/müzakirə sərhədini əsas götürmüşdür.

Mənbədaxili şərh gərginliyi 4 — bias: Nəticə bölməsi universitet icması yanaşmasının əvvəlki peşəkar maraq qərəzini aradan qaldırdığını bildirərkən, məhdudiyyətlər bölməsi tələbələrin əməliyyat təcrübəsinin azlığı, qavrayış biası və ideallaşdırılmış baxışlar daşıya biləcəyini qəbul edir. Buna görə nəticələr “tamamilə qərəzsiz nümunə” kimi şərh edilməmişdir.

Doğrulamanın sərhədi: Mənbə öz məhdudiyyətlər bölməsində aparılan doğrulamanın əsasən çıxış robustness/sabitliyinə yönəldiyini və qərar çərçivəsinin konseptual doğrulanmasının daha irəli ekspert tədqiqatları, uzunmüddətli araşdırmalar və ya real LML mühitində empirik sınaq tələb etdiyini bildirir.

Tək müəssisə məhdudiyyəti: Tələbə nümunəsinin hamısı Florida University-dən gəlir; buna görə başqa təhsil müəssisələri, ölkələr və ya peşəkar qruplar üçün birbaşa ümumiləşdirmə aparıla bilməz.

Etika komitəsi: Mənbə tam anonim sorğuların istifadə edilməsi, tibbi müdaxilə və həssas məlumatın olmaması səbəbindən İspaniya qanunvericiliyi çərçivəsində Research Ethics Committee baxışının tələb olunmadığını bildirir.

Məlumatlandırılmış razılıq: Mənbə tam anonim və şəxsiyyəti müəyyən edə bilən şəxsi məlumat olmayan sorğular səbəbindən ayrıca məlumatlandırılmış razılığın tələb olunmadığını bildirir.

Maliyyələşdirmə: Tədqiqat xarici maliyyə almamışdır.

Məlumat əlçatanlığı: Orijinal töhfələrin məqalə daxilində olduğu və əlavə sualların məsul müəllifə yönəldilə biləcəyi bildirilir.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər maraqlar toqquşmasının olmadığını bəyan edirlər.

Əlavə material: Məqalənin Supplementary Materials paketində Table S1–S3 vardır. Bunlar MCDM ədəbiyyat icmalını, dayanıqlılıq meyarlarının təfərrüatlarını və tədqiqat alternativlərinin ətraflı təsnifatını dəstəkləyir.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma: Juan Antonio Marco Montes De Oca, Tomás García Martín və Marta Serrano Pérez. Metod: Juan Antonio Marco Montes De Oca. Doğrulama: Tomás García Martín və Marta Serrano Pérez. Formal təhlil: üç müəllif. Tədqiqat və məlumat kurasiyası: Juan Antonio Marco Montes De Oca. İlk layihə: Juan Antonio Marco Montes De Oca. Nəzərdən keçirmə/redaktə: Tomás García Martín və Marta Serrano Pérez. Vizuallaşdırma: üç müəllif. Nəzarət: Tomás García Martín və Marta Serrano Pérez.