Andrew DiRosa, MPA ‘02, Section Chief (Acting) of the Executive Intelligence Section of the Federal Bureau of Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Mr. DiRosa obtained a Master’s in Public Administration (MPA), with a focus on managing federal agencies, from The George Washington University in 2002. While at GWU, Andy served as editor of Policy Perspectives, and was awarded the Leadership Award and was inducted into the Pi Alpha Alpha public administration honor society. Andy obtained a BA from Old Dominion University (Norfolk, VA) in English and Political Science in 1987. While at ODU he was elected to two terms on the student senate.Presently, Andy is the assistant section chief of the Executive Intelligence Section in the FBI’s Directorate of Intelligence at FBI Headquarters. In this capacity he helps oversee daily operation of 24-hour units that prepare the daily intelligence briefing materials for the FBI Director, US Attorney General, and other senior executives. Andy has also worked in the FBI’s Counterterrorism Division, as an intelligence analyst and supervisor, and in the FBI’s training division and office of public affairs, as managing editor of the FBI Law Enforcement Bulletin, a widely read criminal justice journal. He authored book reviews and journal articles, including features on street gangs and the impact of the Second World War on US law enforcement. While in the Counterterrorism Division Andy served in an international intelligence cell at NATO headquarters in Brussels. Mr. DiRosa has also represented the FBI at bilateral intelligence exchanges with Canada and the United Kingdom. (Views expressed are those of Mr. DiRosa and do not necessarily reflect the views of the FBI.)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,040 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».