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Enregistrement W1899756610 · doi:10.1017/cbo9780511491788.007

Modeling extended deterrence

2000· book-chapter· en· W1899756610 sur OpenAlexaff
Frank C. Zagare, D. Marc Kilgour

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2000
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Defense Systems Analysis
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeterrence (psychology)CriminologyComputer securityComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equilibrium was the name of the game. Henry Kissinger The decision to escalate … is a strategic issue, involving not only assessment of the immediate advantage to one's own side, but also difficult and often painfully uncertain calculation of the possibilities for counterescalation by the enemy. Richard Smoke By design, the deterrence models explored in part II are extremely austere. To be sure, the “no-fat” modeling approach we adopt allows us to focus directly on the role of uncertainty and credibility in both mutual and unilateral deterrence games. But axiomatic austerity cuts both ways. The ability to penetrate core theoretical structures and analyze the role of a few fundamental variables is not altogether costless. Parsimony is inversely related to the complexity and range of questions that a model can fruitfully address. For example, in the simple models developed in part II, conflict is an all-or-nothing proposition. As a consequence, these models are unable to shed any light on the conditions associated with either limited conflicts or escalation spirals. Nor do our rudimentary models capture well the subtleties of some more complex deterrence situations. Thus, to address these and related limitations, we now begin to complicate, ever so slightly, our bare-bones deterrence models and to explore a number of questions associated specifically with extended deterrence relationships. In this chapter we begin by describing a generic two-level extended deterrence/escalation model and discuss its characteristics under complete information.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,155 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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