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Enregistrement W2135698068

User information fusion decision making analysis with the C-OODA model

2011· article· en· W2135698068 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Information Fusion · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Sensor fusionContext modelArtificial intelligenceInformation processingData miningHuman–computer interaction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For pragmatic information fusion system design and analysis, the user (commander or operator/analyst) needs information in a timely manner to conduct actionable intelligence. With the development of complex information fusion systems, the user still provides valuable inputs to the information fusion system in contextual reasoning and situation understanding. In this paper, we describe the Cognitive Observe-Orient-Decide-Act (C-OODA) model as a method of user and team analysis in the context of the Data Fusion Information Group (DFIG) Information Fusion Model. From the DFIG model [as an update to the Joint Directors of the Lab (JDL) model], we look at Level 5 Fusion of “user refinement” in the context of timely decision making. Using control theory, we present an example of user timeliness assessment in an information fusion decision making model analysis. We model the information input delays in reaching a decision and the action output delays in executing the decision. The C-OODA comparisons to the DFIG model support systems evaluation and analysis as well as coordinating the time interval of interaction between the machine processing (e.g. information fusion) and user processing (e.g. perception and reasoning).

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,296 · 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