High‐Level Methodologies to Evaluate Naval Task Groups
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Defense organizations within many nations (e.g., United States and Canada), use capability‐based planning (CBP) to guide their force development processes. A key element of the CBP process is testing current and proposed capabilities against force planning scenarios, particularly for asset evaluation. This analysis involves a wide range of capabilities, and thus is a multicriteria problem. Comparison of alternatives using multiple criteria is challenging, and often is assisted by aggregation techniques. Set in a naval context, this paper presents three high‐level capability aggregation techniques: the vector method, star plot method, and wedge method. Each method aggregates naval task group capabilities, with respect to a scenario, into three quantifiable measures: effectiveness, unmatched, and unused. As with numerous techniques, the effectiveness gauges the ability of a task group to meet a set of scenario requirements. The unmatched and unused measures yield insight into capability gaps, which is an important aspect of CBP. The unmatched metric measures scenario requirements that are not provided by a task group and the unused metric measures task group capabilities that are not required by a scenario. An application of the methods is presented, including a discussion of their strengths and weaknesses. Based on this work, it is concluded that the vector method is the best of the three presented.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle