Dual-Activation Emergency Situation Notification System: A Feature Driven Development Approach
Notice bibliographique
Résumé
Emergencies can unpredictably arise, posing severe threats to individuals' lives. Swift and effective communication plays a crucial role in promptly relaying vital information to relevant response agencies and loved ones, aiming to minimize or eliminate the impact of such disasters. Existing systems often require manual triggering of distress signals through button presses or image captures. However, these methods can be ineffective, particularly when victims are under the surveillance of wrongdoers, rendering them unable to discreetly use their devices. To address this issue, this study introduces the Dual-Activation Emergency Situation Notification System (DA-ESNS) model, which ensures that potential wrongdoers remain unaware of the user's attempt to seek help by employing an efficient communication and alerting system during emergencies. Through a review of previous models, the DA-ESNS model was developed to address identified gaps. The Feature Driven Development software development process model was selected due to its agile and incremental nature, enabling focused development and integration of the notification feature. ReactJS and NodeJS were utilized for frontend and backend development, respectively. The integration of Twilio API and Geolocation API facilitated SMS notifications and precise location sharing with emergency response teams and predefined contacts. The DA-ESNS model automatically relays distress signals by persistently listening for predefined keywords or manually triggered by clicking on corresponding emergency cards, notifying both the emergency response team and the victim's family members. The model was implemented across various mobile platforms, providing a centralized and interactive interface. By offering quick notifications and offline accessibility, the DA-ESNS model streamlines the emergency alert process, significantly improving the effectiveness of emergency response teams in reducing the impact of crises through rapid reaction times. As a result, the DA-ESNS model emerges as a valuable and effective tool in emergency management.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».