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Enregistrement W2884938217 · doi:10.1109/access.2018.2858751

From E-911 to NG-911: Overview and Challenges in Ecuador

2018· article· en· W2884938217 sur OpenAlexaff
Danilo Corral-De-Witt, Enrique V. Carrera, Jose A. Matamoros-Vargas, Sergio Muñoz-Romero, José Luis Rojo‐Álvarez, Kemal Tepe

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT and GPS-based Vehicle Safety Systems
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesUniversidad de las Fuerzas Armadas ESPE
Mots-clésService (business)AttendancePopulationComputer scienceComputer securityBusinessEconomic growthMarketingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For years, emergency attendance institutions in Ecuador worked separately and not all of them had a 24/7 service, resulting in duplicated efforts, a waste of the scarce resources, and an absence of generalized technology. In 2012, Ecuador created an Integrated Security Service, called ECU 911, to address the need of an emergency service articulating all the first response institutions. The ECU 911 relies on the Enhanced 911 technology, having a countrywide presence. Since then, Ecuador has implemented 16 public-safety answering points and 11 decentralized operative rooms, covering all Ecuadorian territory and serving to a population of about 17 million people. The overview presented in this paper demonstrates how the advanced technology supports this new model of emergency attention service based on an Enhanced 911 platform. In addition, the achievements and challenges required to become a Next-Generation 911 service are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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