Analýza schopností 15. ženijního pluku při posilování složek IZS v rámci řešení mimořádných událostí
Bibliographic record
Abstract
Obsahem diplomové práce je analýza schopností 15. ženijního pluku sil a prostředků při posilování složek IZS. Aktuálnost tématu vychází ze současné podoby uspořádání sil a prostředků vyčleňovaných ve prospěch integrovaného záchranného systému k provádění záchranných, likvidačních a obnovovacích prací. Teoretická část definuje integrovaný záchranný systém, možnosti použití Armády České republiky, zásady vyžadování a nasazování jejich sil a prostředků. Dále se zabývá promítnutím reformy realizované v letech 2003- 008 a následným vývojem útvarů předurčených ve prospěch integrovaného záchranného systému. Na teoretickou část navazuje výzkumná část. Cílem diplomové práce je přinést ucelený náhled na problematiku předurčenosti sil a prostředků Armády České republiky, a možnosti jejich využití. Výzkum je vytvořený na základě vedení rozhovorů a získávání relevantních dat ze SWOT analýzy. V diskuzi je provedena komparace námi zjištěných výsledků s výsledky jiných autorů. V závěru jsou shrnuty výsledky a cíle práce.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".