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Enregistrement W2301772378 · doi:10.2172/1088052

Report on Project Action Sheet PP05 task 3 between the U.S. Department of Energy and the Republic of Korea Ministry of Education, Science, and Technology (MEST)

2013· report· en· W2301772378 sur OpenAlexaboutno aff
Mark K. Snell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Nuclear Security AdministrationSandia National LaboratoriesU.S. Department of Energy
Mots-clésChristian ministryTask (project management)Action (physics)Computer scienceOperations researchProcess (computing)Control (management)EngineeringEngineering managementSimulationPolitical scienceLawArtificial intelligenceSystems engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report documents the results of Task 3 of Project Action Sheet PP05 between the United States Department of Energy (DOE) and the Republic of Korea (ROK) Ministry of Education, Science, and Technology (MEST) for Support with Review of an ROK Risk Evaluation Process. This task was to have Sandia National Laboratories collaborate with the Korea Institute of Nuclear Nonproliferation and Control (KINAC) on several activities concerning how to determine the Probability of Neutralization, P<sub>N</sub>, and the Probability of System Effectiveness, P<sub>E</sub>, to include: providing descriptions on how combat simulations are used to determine P<sub>N</sub> and P<sub>E</sub>; comparisons of the strengths and weaknesses of two neutralization models (the Neutralization.xls spreadsheet model versus the Brief Adversary Threat-Loss Estimator (BATLE) software); and demonstrating how computer simulations can be used to determine P<sub>N</sub>. Note that the computer simulation used for the demonstration was the Scenario Toolkit And Generation Environment (STAGE) simulation, which is a stand-alone synthetic tactical simulation sold by Presagis Canada Incorporated. The demonstration is provided in a separate Audio Video Interleave (.AVI) file.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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