Distributed Mission Training - How Distributed Should It Be
Notice bibliographique
Résumé
The UK's MoD has funded a programme of applied research to explore the benefits to be gained from using networks of simulator, or Synthetic Training Environments (STEs), for multi-role air mission training (i.e collective training). Within the UK the use of networked simulation in this context has become known as Mission Training through Distributed Simulation (MTDS). Within the US it is known as Distributed Mission training (DMT). The Defence and Science Technology Laboratory (Dstl) and QinetiQ have undertaken the MoD sponsored research via a series of trials. The trials have been conducted under the banner heading of RAPTORS3. To date four trials have taken place; Ebb and Flow, SyCOE, VirtEgo and SyCLONE. All have been conducted using the synthetic Composite Air Operation (COMAO) test-bed created specifically to assess the potential of MTDS. Combat-ready, front-line aircrew and an expert White Force from the UK's Air Warfare Centre (AWC) Tactical Wing and Training have participated in all four trials. The research has indicated that there is, potentially, much to be gained from the use of networked simulation for MTDS. The question remains as to the extent that participants should or could be distributed during MTDS exercises. This is particularly pertinent if the aspiration is to use networked simulation for coalition training, because, of necessity this would require some training participants to be geographically dispersed. The last two trials therefore included a Wide Area Network (WAN) to link together research facilities in Canada, the UK and US. This paper will discuss the outcome of these trials with particular reference to SyCLONE.
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 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 | 0,023 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,009 |
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 ».