Benefits and Limitations of the Social Network Analysis When Explaining Instances of Ineffective Communication in Two Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, and Explosives Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Social Network Analysis (SNA) was performed on a number of emergency response scenarios, including here on two Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, and Explosives (CBRNE) simulations. However, little evidence exists in the literature pertaining to the explanation of communication breakdowns using SNA. In this paper, the SNAs of two CBRNE simulations were compared and the differences in structure were related to instances of ineffective communication. Study 1 had two tiers in the response (commanders and first responders) and Study 2 had three tiers, where Operations (Ops) officers were added between the commanders and first responders. A higher percentage of communication breakdowns were found in Study 2, possibly as a result of the additional layer. However, the two studies had different scenarios and CBRNE responders, both possibly confounding the findings. Researchers using SNA are provided with a convenient representation and summary of team functioning. However basic SNA does not help researchers to distinguish between effective communication and breakdown. Communication breakdowns were attributed to long multi-hop communications, which seldom occurred in the present studies because of the small number of participants in the network, and the large number of communications among them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».