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Enregistrement W6917318408 · doi:10.57757/iugg23-5027

Outreach and engagement to ensure the success of an Earthquake Early Warning System for Canada

2023· article· en· W6917318408 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePublication Database GFZ (GFZ German Research Centre for Geosciences) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSeismology and Earthquake Studies
Établissements canadiensCanadiana.org
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachWarning systemInstallationPopulationCritical infrastructureDisaster risk reduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<!--!introduction!--> Natural Resources Canada (NRCan) is developing a national Earthquake Early Warning (EEW) system for Canada. The network will focus on regions with a) an expectation of strong earthquakes, and b) concentrations of population and/or critical infrastructure (CI). These regions include parts of British Columbia, Ontario and Quebec. The system will facilitate mitigation of earthquake impacts, allowing for timely and appropriate response actions by the public, emergency measures organizations, CI operators, and other industrial facilities. However, for the system to be effective, a culture of awareness is necessary to ensure appropriate protective actions are taken when alerts are received. A coordinated public education campaign is underway to help achieve this. NRCan is hosting workshops and other outreach activities with CI operators to ensure they are aware of the benefits of installing systems that automatically translate EEW alerts into protective actions. Simultaneously, NRCan is encouraging equipment providers in Canada to develop such automated systems. In these efforts, NRCan is collaborating with federal and provincial public safety organizations, private and international partners, and Non-Governmental Organizations. This will ensure that EEW messaging is authoritative, consistent and accessible. Social science research by collaborators is underway and will guide the education of vulnerable populations including First Nations peoples, new immigrants, people with low income, and the elderly. By making it possible to take safe actions before the arrival of potentially harmful shaking, the national EEW system will contribute to the reduction of earthquake risk in Canada.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0280,003
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,339
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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