ScholarGate
دستیار
Process / pipelineFutures studies / French prospective school

SMIC Prob-Expert

SMIC Prob-Expert — from the French Systeme et Matrices d'Impacts Croises, Systems and Matrices of Cross-Impacts — is the probabilistic cross-impact method in Michel Godet's la prospective toolkit. It takes a small set of fundamental hypotheses about the future and asks experts for both the simple probability that each hypothesis comes true and the conditional probabilities linking the hypotheses to one another. Because experts' raw estimates are rarely mutually consistent, SMIC's core is a quadratic optimisation that adjusts them minimally into a coherent joint probability distribution over the 2^n possible combinations of the hypotheses. Each combination is an image of the future — a scenario — and the corrected, or net, probabilities rank these images from most to least likely. The method thereby turns scattered expert opinion into a probabilistically weighted set of scenarios, identifying the few core futures that concentrate most of the probability mass.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیاعمال، مقایسه، دریافت راهنمایی
ابزارها و منابع
دریافت اسلایدها
یادگیری و کاوش
ویدیوبه‌زودی

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

نقشهٔ روش

همسایگی روش‌های مرتبط — برای کاوش، یک گره را برگزینید.

منابع

  1. Godet, M. (2006). Creating Futures: Scenario Planning as a Strategic Management Tool (2nd ed.). Economica. ISBN: 9782717852448

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 23). SMIC Prob-Expert (Cross-Impact Systems and Matrices). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/futures-foresight-studies/smic-prob-expert

کدام روش؟

این روش را در کنار نزدیک‌ترین روش‌های خویشاوندش بگذارید و آن‌ها را کنار هم بخوانید — کتابخانه کتاب‌ها را روی میز می‌گشاید؛ انتخاب با شماست.

مقایسهٔ کنار هم

ارجاع‌شده در

ScholarGateSMIC Prob-Expert (SMIC Prob-Expert (Cross-Impact Systems and Matrices)). بازیابی‌شده در 2026-06-24 از https://scholargate.app/fa/futures-foresight-studies/smic-prob-expert · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026