Message from 2013 International Symposium on Foundations of Open Source Intelligence and Security Informatics chairs
Notice bibliographique
Résumé
The International Symposium on Foundations of Open Source Intelligence and Security Informatics (FOSINT-SI 2013, Niagara Falls, ON, Canada, 26–27 August 2013) provides a unique international forum for academic researchers, government professionals and industrial practitioners to socialize, share their ideas, and exchange their data, knowledge, and expertise. Terrorism and crime threaten the international community and our society more than ever before. Criminal networks and terrorist groups that often operate globally try to hide their illegal activities by using advanced information and communications technology. They communicate easier and form global communities that are hard to track. Fortunately, resources like social media, event logs, phone call logs, web logs, and other time series data, constitute a rich source for knowledge discovery. There is a serious need for innovative techniques and tools capable of achieving the ultimate goal of early warning to help detecting, identifying and neutralizing the source of a threat. Motivated by this need with high social impact, research related to open source intelligence and security informatics is gaining momentum in academia, industry, law enforcement and intelligence agencies. Developing effective knowledge discovery methods, techniques and tools to combat crime and terrorism requires coordinated and intensified collaborations across these communities. After the careful review of submitted papers by 90 expert reviewers, about 20 papers were finally accepted.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».