Assessing Human Resources Development in Volcano Observatories Using the Knowledge, Attitude, and Practice Survey
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess the role played by the International Training Course, given by the Center for the Study of Active Volcanoes (CSAV) at the University of Hawai’i at Hilo, in the development of human resources for volcano observatory staff around the world. The study design included a literature review, interviews with representatives from 10 national volcano observatories, and electronic surveys designed and conducted by Florida International University, targeting graduates of training courses sponsored by the Volcano Disaster Assistance Program (VDAP), a cooperative partnership between the US Agency for International Development (USAID) and the US Geological Survey (USGS). The knowledge, attitude, and practice (KAP) method was used to develop a survey and a composite KAP index. Of the 92 individuals who answered the survey, 47 had completed the CSAV course. Two groups were formed from the survey respondents: (1) 47 people who were CSAV graduates; and (2) 45 people who did not take CSAV training. An independent samples t test and a one-way multivariate analysis were conducted to compare the KAP index and the three subindices. The heads of the volcano observatories identified the CSAV International Training as one of the most useful educational offerings relevant to volcano observatory operations available worldwide. The statistical analysis showed significant differences in the KAP index, knowledge subindex, and practice subindex between the two study groups. Results indicate that CSAV graduates are in a better position to attain self-sufficiency in studying and monitoring volcanoes, and by doing so, contribute more effectively to mitigation efforts for volcanic unrest and eruptions.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».