Ground Search and Rescue (GSAR) Baseline Study
Notice bibliographique
Résumé
CONTENTS 1. INTRODUCTION 1 1.1. Overview 1 1.2. Objectives 1 1.3. Project management 1 2. DEVELOPING A GEOREFERENCED DATABASE FOR LP-RELATED GSAR IN ONTARIO 2 2.1. Overview 2 2.2. Georeferencing and geocoding principles 2 2.3. Digital geographic data standards 3 2.3.1. Georeferenced federal and provincial data sets 4 2.4. Building a georeferenced database from historical LP-related OPP records 5 2.4.1. OPP records 5 2.4.1.1. Data entry and editing 6 2.4.1.2. Non-spatial data characteristics 7 2.4.1.3. Spatial data characteristics 11 2.4.2. Geocoding LP-related GSAR data in Ontario 12 2.4.3. Mapping out OPP LP-records by census units 14 2.5. Database management 20 3. SPATIAL DATA ANALYSIS 24 3.1. Exploratory spatial data analysis 25 3.2. Bulding statistical models for risk assessment and prediction 28 3.3. Bulding statistical models for resource allocation 34 4. CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS 41 5. REFERENCES 45 APPENDIX-1. DOCUMENTATION FOR THE LP-RELATED GEO
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».