A data exchange solution for emergency response systems based on the EDXL-RESCUER ontology
Notice bibliographique
Résumé
Handling an emergency requires the coordination and cooperation of several people and systems from various agencies and organisations, including the government and society in general. A wide range of heterogeneous data is managed by different stakeholders, thus demanding solutions to support integration issues such as interoperability and ambiguity. In a previous work, we proposed an ontology for Emergency Response Systems, called EDXL-RESCUER, in the scope of the RESCUER project. In this paper, we present the usage of this ontology in a data exchange solution (DILS: Data Integration with Legacy Systems), which aims to provide semantic interoperability between Emergency Response Systems, and the evolution of EDXL-RESCUER. To evaluate the proposed solution, EDXL-RESCUER & DILS, we performed two studies: (i) simulations using two real data sources, the Police Reports from Bahia Public Safety and Security Department, Brazil; and the Canadian Disaster Database; (ii) an emergency simulation at an Industrial Park in Bahia, Brazil. The results demonstrate the potential use of the EDXL-RESCUER as a common vocabulary to support semantic interoperability between emergency response systems. We also verified the feasibility of using the DILS solution in emergency management scenarios. Besides EDXL-RESCUER & DILS, a mapping and integration of concepts related to data exchange are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».