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Enregistrement W3095280499 · doi:10.6028/nist.sp.1263

Large Outdoor Fires and the Built Environment (LOF&BE): Summary of Virtual Workshop

2020· report· en· W3095280499 sur OpenAlexfundno aff
Sayaka Suzuki, Sara McAllister, Samuel L. Manzello, Alexander Filkov, Daniel J. Gorham, Xinyan Huang, Brian Y. Lattimer, Maria Theodori

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEvacuation and Crowd Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceNational Institute of Standards and TechnologyUniversity of Science and Technology of ChinaU.S. Department of AgricultureUniversiti Putra MalaysiaSandia National LaboratoriesLinnéuniversitetetHong Kong Polytechnic UniversityLunds UniversitetUniversity at BuffaloUniversity of QueenslandUniversiteit StellenboschUniversity of the Fraser Valley
Mots-clésComputer scienceEnvironmental scienceArchitectural engineeringComputer graphics (images)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two virtual workshops of the permanent working group, sponsored by the International Association for Fire Safety Science (IAFSS), entitled Large Outdoor Fires and the Built Environment (LOF&BE), were held this past August (2020).The first session was held on August 4, 2020 with times selected to suit those in Africa, Europe, and Asia/Oceania.The second session was held on August 6, 2020 with times to suit those in North and South America.The Ignition Resistant Communities (IRC) subgroup is focused on developing the scientific basis for new standard testing methodologies indicative of large outdoor fire exposures, including the development of necessary testing methodologies to characterize wildland fuel treatments adjacent to communities.IRC subgroup progress was presented by Alex Filkov (U Melbourne) and Daniel Gorham (IBHS).The Emergency Management and Evacuation (EME) subgroup is focused on developing the scientific basis for effective emergency management strategies for communities exposed to large outdoor fires.EME subgroup progress was presented by Maria Theodori (Reax Engineering Inc.) and Sayaka Suzuki (NRIFD).The Large Outdoor Fire Fighting (LOFF) subgroup is providing a review of various tactics that are used, as well as the various personal protective equipment (PPE), and suggests pathways for research community engagement, including environmental issues in suppressing these fires.LOFF subgroup progress was presented by Xinyan Huang (Hong Kong Poly U) and Brian Lattimer (Va Tech).An extended session was held for open discussion so that participants could provide feedback on current progress and offer suggestions for the upcoming LOF&BE workshop being organized as part of 13 th IAFSS, now being held in April (2021).A total of 60 participants joined from Australia, Brazil, Canada, China, India, Israel, Italy, Japan, Malaysia, Nigeria,

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,014

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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