MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2574591827 · doi:10.5539/ass.v13n2p134

On the War Ethics of Unmanned Aerial Vehicle

2017· article· en· W2574591827 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Ma, Xiaocun Wang

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueWar, Ethics, and Justification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésPreparednessSeabedJurisdictionEngineering ethicsBattlefieldLawDeep seaPolitical scienceEnvironmental ethicsComputer scienceOperations researchOceanographyEngineeringGeologyHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of the armed UAV has been questioned for years. This paper hopes to examine the ethical rationality of using the armed UAV. Before this, we question some blames from the Pacifists, especially the blaming on using UAV in the military attack on terrorists. Ethical questions about the UAV’ military actions mainly concentrate in two aspects: the right to life and ethics of science and technology. The former involves the subjects' value sequencing and moral selection problem, which requires discussions under specific situations, otherwise it will make no sense. As for the latter, ethics of technology, defects would be resolved in the development. It’s important to not get technological risk and scientific ethics confused, which would make discussions on a wrong way. ions and laws related to deep seabed mining to mitigate its effect to the marine environment coinciding to the requirements of these conventions. The purpose of this study is to explore the preparedness of Malaysia to embark on exploration of deep seabed mining in areas beyond the national jurisdiction while observing the effects of deep seabed mining to the marine environment. The challenges in exploring the deep seabed mining as well as the relevant international and national laws related to deep seabed mining will also be observed in this study.

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 consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0050,004
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,214 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetWar, Ethics, and JustificationTravaux en français237 207