Contrast Analysis for CBRN attacks on educational research and best practices
Notice bibliographique
Résumé
This study is to protect peoples' life, minimize the property damage by coping with threats quickly and take more preventive measures in advance against nuclear bomb, CBR, and potential explosive. For this, CBRNE(Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, Explosive) program research was used. Thanks to advance in technology, terrorist groups and even individuals make or keep nuclear and CBR weapons. And also it's likely that disaster and threats from a toxic gas, acute pathogens, accidents in the nuclear power plants and a high explosive could be happened a lot. Recently more organized terrorist groups maintain random attacks for unspecified individuals and also it's highly likely that a large-scale terrorist attack by WMD and CBRNEwill be done. To take strict measures against CBRNE attacks by terrorists is on the rise as an urgent national task. Moreover biological weapons are relatively easy and inexpensive to obtain or produce and cause mass casualties with a small amount. For this reason, more than 25 countries have already possessed them. In the 21 st century, the international safety environment marks the age of complicated threats transnational threats such as comprehensive security and terror, organized crime, drug smuggling, illegal trade of weapons of mass destruction, and environmental disruption along with traditional security threats. These cause military threats, terror threats, and CBRNE threats in our daily life to grow. Therefore it needs to come up with measures in such areas as research development, policy, training program. Major industrial nations on CBRNE like USA, Canada, Switzerland, and Israel have implemented various educational programs. These researches could be utilized as basic materials for drawing up plans for civil defense, emergency services and worldwide countermeasures against CBRNE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».