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Enregistrement W20868358 · doi:10.5555/2367656.2367677

Simulation-C2 interoperability through data mediation: the virtual command and control interface

2008· article· en· W20868358 sur OpenAlexaboutno aff
D.J. MacQuarrie, Captain Chris Taff, Ben Asselstine, Raj Hans, S.A. Reid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityComputer scienceInformation exchangeData exchangeInterface (matter)Context (archaeology)Command and controlData modelingFunction (biology)DatabaseWorld Wide WebOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As C2 systems become more sophisticated, constructive simulation is necessary to provide credible battle scenarios at a useful level of fidelity and resolution for training and experimentation. Interoperability, in the form of automated and semi-automated information exchange between the simulation and C2 domains, is essential.This paper describes an approach to simulation-C2 interoperability employed by the Canadian Department of National Defence (DND). For the past several years, DND has developed the Virtual Command and Control Interface (VCCI), influenced largely by the evolution of C2 systems built on the Multilateral Interoperability Programme (MIP) Information Exchange Data Model (IEDM). VCCI is now fielded and in use within the Canadian and UK Armies. In the VCCI framework, simulation-specific components handle translation between the simulation(s) (such as the Joint Conflict and Tactics Simulation (JCATS) and others) and a IEDM-compliant database. This VCCI database, or VDB, becomes the hub for data exchange; it not only contains information from the simulation(s) and C2 system in use, but also meta-information about the larger training/experimentation context. Data exchange can then performed with the IEDM-compliant database used by the C2 system (in Canada s case, the Operational Database). Although this exchange can be largely automated, our experience has shown the value of maintaining a mediation agent, allowing human-in-the-loop data mediation in order to achieve training or experimentation objectives. By separating the data translation function (from the simulation to the VDB) from the information management function (between the VDB and the ODB), the VCCI framework allows each function to be controlled by the appropriate parties. Also, by maintaining contextual information within the VDB, after-action review (AAR) can be enriched.The current state of the VCCI architecture is presented and described, recent experiences with VCCI use in preparing units for operational deployments are discussed, and areas for future exploitation are identified.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,291
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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