MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W11748561 · doi:10.1002/ajpa.10005

Проблемы противодействия экстремизму в сети Интернет

2014· article· en· W11748561 sur OpenAlexaboutno aff
Троегубов Юрий Николаевич

Notice bibliographique

RevueГуманитарный вектор. Серия: История, политология · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSecurity, Politics, and Digital Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationThe InternetLegislatureLaw enforcementPolitical scienceNational securityPoliticsEnforcementLawPublic administrationPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the present stage of international information and communication network the Internet is actively used for hosting extremist material. The problem is global in nature and highly relevant for the Russian Federation as one of the main players on the global political process. Using the global network Internet and computer communication, the ideologists of extremist movements and groups are actively working on citizens’ consciousness and first of on youth. As a result, in recent years there has been an aggravation of the problem of extremism, which currently can be seen as a problem of national importance and a threat to national security of Russia.In 2013-2014 years a number of heads of law enforcement bodies, executive and legislative authorities of the Russian Federation, including the President Putin noted the necessity of toughening of the current legislation and measures of a repressive nature for persons committing offences using the Internet, as well as creation of well-developed, adequate system of prevention of this type offences.National security in the sphere of information technologies, improvement of the legal framework and the development of new technical means to combat the spread of extremist ideas in the information space of Russia are the one of the priority tasks, both for public authorities and law enforcement agencies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,007

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,295 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueГуманитарный вектор. Серия: История, политологияMême sujetSecurity, Politics, and Digital TransformationTravaux en français237 207