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Enregistrement W1498394078

Remaking Domestic Intelligence

2005· book· en· W1498394078 sur OpenAlexaboutno aff
Richard A. Posner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary and Defense Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomeland securityNational securityUnited States National Security AgencyLaw enforcementPolitical scienceAgency (philosophy)LawEnforcementCivil libertiesDomestic violencePublic administrationLaw and economicsSociologyTerrorismPoison controlPoliticsSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new solution for reforming U.S. domestic intelligence Domestic intelligence in the United States today is undermanned, uncoordinated, technologically challenged, and dominated by an agencythe FBIthat is structurally unsuited to play the central role in national security intelligence. Despite its importance to national security, it is the weakest link in the U.S. intelligence system. In Remaking Domestic Intelligence, Richard A. Posner reveals all the dangerous weaknesses undermining our domestic intelligence in the United States and offers a new solution: a domestic intelligence agency modeled on the concept and basic design of the Canadian Security Intelligence Service. He details why the FBI, because its primary activity is law enforcement, is not the solution to the problem of domestic intelligence and how a new agency, lodged in the Department of Homeland Security, would have no authority to engage in law enforcement and thus avoid the deep tension between criminal investigation and national security intelligence that plagues the FBI. He also shows how a new U.S. domestic intelligence agency might offer additional advantages over our current structure even in terms of civil liberties. Richard A. Posner is a judge on the U.S. Court of Appeals for the Seventh Circuit and a senior lecturer at the University of Chicago Law School.

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)0,002
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,312 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations18
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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