AGU24 - GC11K-0078A: A comprehensive network analysis of people working in fire monitoring in Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing call to increase collaboration, inclusion, and engagement with end-users in applications such as remote sensing, Earth observation, artificial intelligence, and fire sciences. In response, Canada is making significant investments in cultivating collaboration and user engagement in fire and fire monitoring. Initiatives include the Canadian Forest Service’s Wildfire Resilient Futures Initiative and the upcoming WildFireSat mission. The fire monitoring community relies heavily on geospatial technologies, Earth observation, and remote sensing, benefiting greatly from researchers with diverse expertise and experiences. To advance inclusion and collaboration in fire monitoring, it is important to understand who is working in the field, their networks, and perceived barriers to research and collaboration. This presentation will overview the multi-year “Underserved Actors in Canadian Fire Monitoring” program and its early findings. The program is divided into three phases: 1) a bibliometric and initial network analysis to identify fire monitoring actors in Canada, 2) a survey of fire monitoring actors and enhanced social network analysis using identity-based information, 3) interviews with key actors to identify opportunities for improving collaboration and inclusion in fire monitoring. We will present outcomes from Phase 1, including an overview of the Canadian fire monitoring actors database and the results from a spatial social network analysis. Data on Canadian fire monitoring actors was collected using a systematic search of publication databases in combination with purposive sampling of research consortiums and fire organizations. Our results characterize the types and levels of connectivity within the Canadian fire monitoring community, which will guide subsequent survey and interview questions for the second phase of the study. This research has contributed to broader international efforts to characterize global fire monitoring users as part of the Committee on Earth Observation Satellite Working Group on Disasters Wildfire Pilot program. Additionally, outcomes from this research can be used to tailor resources from future collaboration and capacity-building efforts in fire monitoring.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».