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Enregistrement W2901762285 · doi:10.3897/biss.2.26126

Planning for when Push Comes to Shove: Mitigating Risk; Recovering from Disaster.

2018· article· en· W2901762285 sur OpenAlexaboutno aff
Dermot A. Henry, Maryanne McCubbin, Susan Henry

Notice bibliographique

RevueBiodiversity Heritage Library (Smithsonian Institution) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk analysis (engineering)Environmental planningDisaster planningBusinessComputer scienceEnvironmental scienceEnvironmental healthPoison controlSuicide preventionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Established in 1854, Museums Victoria manages and develops collections in the disciplines of natural sciences, indigenous cultures, and history and technology. The natural sciences component consists of about 17 million specimens across the disciplines of zoology, palaeontology, and geosciences. Over the past 7 years, Museums Victoria undertook a range of projects to mitigate risk and respond to disasters. These projects were driven by the Strategic Collection Management group but involved a multidisciplinary team including Collection Managers, Researchers, Conservators and Facilities Managers. The results informed strategic and workforce planning and resulted in successful bids for significant project-based funding to address areas of greatest risk.\n These projects include:\n \n A Collection Risk Assessment and Management project (CRAM), based on the methodology developed by Robert Waller (formerly of the Canadian Museum of Nature), which examined vulnerability of collections to 10 agents of risk. This project identified over 100 actions to reduce risk, including mitigation measures on the micro level (e.g. creation of microclimates for specimens), the macro level (e.g. targeting registration and location control resources) and the grand scale (e.g. development of new storage facilities).\n \n Through prioritising outcomes by risk impact, additional funding was secured to relocate collections from inappropriate building facilities; genetic collections were rehoused from freezers into a liquid nitrogen cryobank facility, the first of its kind in an Australian museum. Risks associated with security issues and with the disassociation of data from specimens are being addressed by audit processes and providing additional funding for registration projects. \n \n A compliance project to ensure 'approved borrower' status and protection under the recently enacted Australian Federal Government anti-seizure legislation: the Protection of Cultural Objects on Loan (2013) (PICOL). Museums Victoria has reviewed acquisition and loans policies and procedures to ensure best practice in loans policy, provenance checking, and due diligence research.\n The development of venue-specific Disaster Plans based on an all-hazards approach.\n \n At the institutional level, the Museum has a Crisis Management Plan and a Business Continuity Plan.\n Experience shows Push will inevitably come to Shove: Risk management requires a strategic approach with planning, training and regular review essential. Plan to prevent, plan to prepare, plan to respond, and plan to recover

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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