Efficient distributions of arms‐control inspection effort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A rule that constrains decision‐makers is enforced by an inspector who is supplied with a fixed level of inspection resources—inspection personnel, equipment, or time. How should the inspector distribute its inspection resources over several independent inspectees? What minimum level of resources is required to deter all violations? Optimal enforcement problems occur in many contexts; the motivating application for this study is the role of the International Atomic Energy Agency in support of the Treaty on the Non‐Proliferation of Nuclear Weapons . Using game‐theoretic models, the resource level adequate for deterrence is characterized in a two‐inspectee problem with inspections that are imperfect in the sense that violations can be missed. Detection functions, or probabilities of detecting a violation, are assumed to be increasing in inspection resources, permitting optimal allocations over inspectees to be described both in general and in special cases. When detection functions are convex, inspection effort should be concentrated on one inspectee chosen at random, but when they are concave it should be spread deterministicly over the inspectees. Our analysis provides guidance for the design of arms‐control verification operations, and implies that a priori constraints on the distribution of inspection effort can result in significant inefficiencies. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».