Deliverable D2.8 Revised use-cases for the FWCR Platform version 2.0 (PAR Cycle 2)
Notice bibliographique
Résumé
The TURNkey concept model is being developed over three cycles of participatory action research (PAR). This report describes the process and findings of the 2nd PAR cycle in the TURNkey project. In light of these findings, the report reviews the end-user use cases that were developed for TURNkey during the 1st PAR cycle (which have been reported in D2.6) and revises them in light of the discussions with end-users and TURNkey scientists, engineers and software developers that occurred during the 2nd PAR cycle. The report lays the foundation for the 3rd and final round of PAR that will be conducted for TURNkey. It will also inform TURNkey deliverable D7.7, which will provide end-users with an (exemplar) model Business Continuity and Resilience Plan (BCRP) and Disaster Management Plan (DMP) framework for integrating the TURNkey FWCR platform into their disaster management planning process. This report provides the following: Review of the key lessons from the 1st PAR Cycle Online workshops with potential end-users using a virtual demonstrator (process and findings) SWOT analysis with TURNkey scientists and engineers (process and findings) TURNkey application workshop around a hypothetical hospital scenario (process and findings) Consortium-wide reflection on findings from the 2nd PAR Cycle (process and findings) Revised end-user use cases Revised table of TURNkey features, what end-users want vs what is possible and in scope A revised version of the FWCR concept model A conclusion and next steps
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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 | 0,019 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,054 |
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 ».