A Multi-Function Disaster Decision Support System Based on Multi-Source Dynamic Data
Notice bibliographique
Résumé
Disasters are unpredictable. However, occurrences follow a specific time sequence. Disaster management encompasses routine disaster reduction, pre-disaster preparation, mid-disaster response, post-disaster recovery, time management and allocating routine tasks over an extended period, and emergency response during highly stressful periods. Various response organizations rely on effective “integrated disaster management” to react to situations at different periods in time. In addition to making personnel and organization adjustments at different times, integration also requires systems for effective and fast communication and for providing first-hand supporting information to responders for data, manpower, organization, and resource integration. Based on design science theory, disaster decision support systems integrate internal and external data through (1) confirming problems and motivations, (2) defining solution objectives, (3) designing and developing a solution, (4) presenting the solution, (5) evaluating the solution, and (6) communicating protocols, and then consolidating the data into graphical or visual platforms and systems. These systems not only contain disaster prevention information, provide pre-disaster emergency response warnings, allocate supporting resources for mid-disaster response, evaluate the scale of disasters, and formulate response plans, but also simulate various disaster situations and scenarios during disaster-free periods for training and education purposes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».