CAPABILITY CHALLENGES IN THE HUMAN DOMAIN FOR INTELLIGENCE ANALYSIS: REPORT ON COMMUNITY-WIDE DISCUSSIONS WITH CANADIAN INTELLIGENCE PROFESSIONALS
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 : Building on an earlier small-sample interview study (Derbentseva, McLellan, & Mandel, 2011), this report describes the findings of a focus group study with members of the Canadian intelligence community. The present study had both a larger and more diverse sample of intelligence practitioners than the earlier study. Four focus group discussions were conducted to explore human capability challenges within the broader Canadian community. The study also explored how behavioral science research might help the intelligence community deal with the identified challenges. A wide range of issues and challenges were identified by participants, including coordination and information sharing within the community, professionalization, the need for better career paths, improving recruitment practices, educating consumers about the intelligence process and products, clarifying the relationship between consumers and producers of analytic products and research, promoting collegial collaboration through informal networking, and understanding the role of mentoring and its impact on intelligence personnel. Overall, the study documents an expanded set of issues and challenges facing intelligence personnel, strong evidence of the potential contribution that future research can make toward alleviating current challenges within the intelligence community, and a detailed list of potential research opportunities for behavioral science researchers who wish to support intelligence capability.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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