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Enregistrement W2513347233 · doi:10.1177/1541931213601467

Marksmanship as a critical military occupational task

2016· article· en· W2513347233 sur OpenAlexaff
K. Blake Mitchell, Linda Bossi, William Harper, Gabriella Brick Larkin, Jay McNamara, Christopher Palmer

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesCity University of New York
Mots-clésVariety (cybernetics)Computer scienceSoftware portabilityTask (project management)Data scienceOperations researchManagement scienceRisk analysis (engineering)Systems engineeringArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variety of methodologies are used to assess marksmanship performance, and while all are relevant, their constraints must be understood so that the portability and applicability of results are realized. Some measures are more appropriate for specific research questions than others. While some consider live fire to be the gold standard, it has several drawbacks. Many alternative methods (i.e., simulated target engagement) allow for controlled data collection and may be more appropriate than live fire, depending on their application and study design. The panelists represent a wide variety of experience conducting research investigating marksmanship performance, and applying a range of marksmanship tools and metrics for different applications. This panel will discuss the relative merits and limitations of their approaches (tools, metrics, methods, engagement scenarios) in an effort to provide the landscape of current approaches and issues in marksmanship performance research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,323 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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