2015 – From United States to France : it’s time to trace à “big picture” for the private security
Notice bibliographique
Résumé
Comme chaque année, la sécurité privée était à l’honneur lors du congrès de l’International Association of Security and Investigative Regulators (IASIR), organisé en novembre à la Nouvelle Orléans. Occasion pour Cédric Paulin, adjoint du directeur de cabinet au Conseil national des activités privées de sécurité, de dresser une synthèse des thèmes qui animent les régulateurs de la sécurité privée outre-Atlantique : le rôle de la sécurité privée en matière de gestion de crise, et notamment de catastrophes naturelles, les évolutions du métier des détectives privés confrontés au défi de l’« uberisation ». L’auteur en tire des enseignements pour le métier en général mais aussi pour l’univers de la sécurité privée hexagonale. Parmi ces enseignements, le rôle du transfert d’informations dans l’inéluctable coproduction de sécurité. 2015, nous rappelle Cédric Paulin, a vu la France entamer son rattrapage en matière de normalisation dans la sécurité privée. Cette prise en compte de la normalisation constitue une étape importante de la coproduction de sécurité.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».