Actantial Narrative Schema in Emergency Response Process Modeling for Aircraft Fires
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing the emergency response process and time characteristics after aircraft fires is extremely important for airport safety. Due to nonprocess-related elements, the Petri net model of the emergency process is generally complex and difficult to revise and expand. In this study, the actantial model was used to analyze the semantic structure of emergency actions in the Petri net emergency process model, and the actantial-timed Petri net (A-TPN) hybrid model was proposed for problem solving. The emergency response process of aircraft fires was analyzed as a case study to explain the application steps of the A-TPN hybrid model. First, the types of elements should be divided into process-related elements and nonprocess-related elements. Process-related elements include status elements and narrative elements, which are equivalent to the places and transitions in the Petri net model. Second, the workflow constructed by the status and narrative elements is converted into a Petri net. An actantial model is used to analyze the semantic structure of emergency response action narratives. Third, according to the analysis of the actants of the helper and the opponent, emergency action time characteristics are considered to construct the A-TPN hybrid model and analyze the time performance of the emergency response process. In this way, an emergency response plan can be analyzed and promoted for smart development.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».