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Enregistrement W4399978728 · doi:10.18280/ijsse.140324

Development of a Methodology for Pooling Resources and Optimising Investments in the Field of CBRN Training and Capacity Building

2024· article· en· W4399978728 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Data Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoolingTraining (meteorology)Capacity buildingField (mathematics)Computer scienceRisk analysis (engineering)EngineeringBusinessArtificial intelligenceEconomicsGeographyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deterrence, preparedness, and response to evolving chemical, biological, radiological, and nuclear CBRN threats are being strengthened by international communities and states.These threats require closer top-down and bottom-up cooperation at all levels in order to enable collaborative shared efforts, foster an environment for learning from one another, pool resources and expertise, and take advantage of synergies with an ultimate objective of improving institutional and collective safety and security.Improving preparedness and response necessitates closer and stronger interactions among various stakeholders, including security practitioners, researchers, policy makers, innovation providers, small and medium-sized enterprises (SMEs), and industry.In this context, forging a dynamic multidisciplinary CBRN network could be a more effective approach to promote synergies and addressing the need for stronger cooperation.A resource pooling strategy helps build a highly cooperative CBRN stakeholder community and ensures the network's long-term viability and sustainability.This study examines practical methods to ensure sustainability in pooling and sharing resources, knowledge, and best practices in the field of CBRN training and capacity building.It details how a solution-oriented strategy was created, including a generalised method for combining resources and maximising institutional and government investments.This study was conducted by combining the results of a literature review on best practices in resource pooling and sharing, determining its applicability to CBRN defence, and examining the Horizon 2020 project, European Network of CBRN Training Centres (eNOTICE), as a case study to draw real-time input from the project activities.This work proposes a novel and strategic contribution to the field of CBRN defence in the form of a practice-oriented concept and methodology, for establishing and maintaining CBRN networks at local, regional, and global levels.This top-down and bottom-up transversal strategy offers a way forward that can help CBRNrelated dynamic interdisciplinary networks to establish, maintain, and develop in a sustainable way.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,281 · 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