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Enregistrement W2498060735 · doi:10.1201/9781315583655

Fundamental Issues in Defense Training and Simulation

2017· book· en· W2498060735 sur OpenAlex
George Galanis, Robert A. Sottilare

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Computer scienceManagement scienceEngineeringGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Defence forces have always invested a great deal of their resources in training. In recent times, changes in the complexity and intensity of operations have reaffirmed the importance of ensuring that warfighters are adequately prepared for the environments in which they are required to work. The emergence of new operational drivers such as asymmetric threats, urban operations, joint and coalition operations and the widespread use of military communications and information technology networks has highlighted the importance of providing warfighters with the competencies required to act in a coordinated, adaptable fashion, and to make effective decisions in environments characterised by large amounts of sometimes ambiguous information. While investment in new technologies can make available new opportunities for action, it is only through effective training that personnel can be made ready to apply their tools in the most decisive and discriminating fashion, and by doing so transform military technology into defence capability.There are many factors which can have an impact on the efficacy of training, and there are therefore many issues to consider when designing and implementing training strategies. These issues are often complex and nuanced, and in order to grasp them fully a significant investment of time and energy is required. However, the requirement to respond quickly to ever-changing technology, a high operational tempo and minimal staffing may preclude many in today's defence forces from seeking out all such resources on their own.This edited collection provides brief, easy-to-understand summaries of the key issues in defence training and simulation, as well as guidance for further reading. It consists of a collection of short essays and frequently asked questions, each of which addresses a fundamental issue in defence training and simulation, and features an up-to-date reference list to enable the reader to undertake further investigation of the issues that are addressed. In essence, this book provides the optimum starting point, or first resource, for readers to come to terms with the important issues associated with defence training and simulation. The contributions are written by leading scholars from military research institutions in the US, UK, Canada, Australia and New Zealand as well as selected researchers from academic and private sector research institutions.

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.

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,205 · 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

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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