Notice bibliographique
Résumé
This report describes the results of a regularly distributed survey of nationwide Emergency Managers (EMs) as part of The Extreme Weather and Emergency Management Survey (WxEM) series. This project aims to send surveys to EMs across the United States three to four times a year, although that frequency may change based on EM and research needs. The Extreme Weather and Emergency Management Survey, Wave 7 (WxEM Wave 7) was designed by the Institute for Public Policy Research and Analysis (IPPRA) at the University of Oklahoma and collaborators from the Global System Laboratory and the Cooperative Institute for Research in the Atmosphere. It is the seventh survey in the series. WxEM Wave 7 opened on February 19, 2025, using an online questionnaire and has been completed by 292 EM personnel that were recruited from an IPPRA built database of EMs from across the country (see Wanless et al. 2023a for more info on recruitment). WxEM Wave 7 follows surveys that covered a variety of topics, working to better understand Emergency Management operations, especially in the weather space. Wave 7 investigated Emergency Manager operations during wildfire events, especially their reception, use, and sharing of fire weather forecast information. This report presents an overview of the methodology of the survey data collection, and a reproduction of the survey instrument with frequencies for the questions that elicited numeric responses.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 0,119 |
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 ».