यह शोधपत्र निम्न-परिशुद्धता गणनाओं का उपयोग करके पुनर्प्राप्ति प्रणालियों की दक्षता में सुधार हेतु विधियों के व्यापक उपयोग पर प्रकाश डालता है, जो मॉडल प्राचलों और गणनाओं की संख्यात्मक परिशुद्धता को कम करती हैं। हालाँकि, यह दृष्टिकोण अक्सर निम्न परिशुद्धता पर प्रश्नों और दस्तावेज़ों के बीच प्रासंगिकता स्कोर में अत्यधिक समानताएँ उत्पन्न करता है, जिसके परिणामस्वरूप परिणामों में परिवर्तनशीलता बढ़ जाती है और मूल्यांकन विश्वसनीयता कम हो जाती है। इस समस्या के समाधान के लिए, लेखक स्कोर परिवर्तनशीलता को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक अधिक सुदृढ़ पुनर्प्राप्ति मूल्यांकन प्रोटोकॉल प्रस्तावित करते हैं। इस प्रोटोकॉल में उच्च परिशुद्धता स्कोरिंग (HPS) शामिल है, जो न्यूनतम गणना लागत के साथ बराबरी वाले उम्मीदवारों को हल करने के लिए अंतिम स्कोर गणना चरण को उच्च परिशुद्धता तक बढ़ाता है, और एक टाई-अवेयर रिट्रीवल मेट्रिक (TRM) भी शामिल है, जो क्रम अनिश्चितता को मापने के लिए बराबरी वाले उम्मीदवारों के अपेक्षित स्कोर, रेंज और पूर्वाग्रहों की रिपोर्ट करता है। प्रयोगों से पता चलता है कि HPS बराबरी-प्रेरित अस्थिरता को उल्लेखनीय रूप से कम करता है, जबकि TRM अपेक्षित मीट्रिक मानों को सटीक रूप से पुनर्प्राप्त करता है। यह संयोजन निम्न-परिशुद्धता पुनर्प्राप्ति के लिए एक अधिक सुसंगत और विश्वसनीय मूल्यांकन प्रणाली के निर्माण को सक्षम बनाता है।
