Notice bibliographique
Résumé
This testimony addresses an approach to manage the risk from terrorism directed at Americans in our homeland. With the initiation of military operations against terrorist targets in Afghanistan, senior government officials indicated the need to be prepared for the potential of another attack on our homeland. A body of work in the area of combating terrorism has been undertaken in which various facets of federal efforts to address this challenge have been evaluated. From this work, three essential elements in an effective risk management approach to prepare better against acts of terrorism have been identified. The three key elements that the federal government as well as state and local governments and private entities should adopt to enhance their timely preparedness against potential threats are: (1) a threat assessment; (2) a vulnerability assessment; and (3) a criticality assessment. Threat assessment are important decision support tools that can assist organizations in security-program planning and key efforts. A threat assessment identifies and evaluates threats based on various factors, including capability and intentions as well as the potential lethality of an attack. A vulnerability assessment is a process that identifies weaknesses that may be exploited by terrorists and suggests options to eliminate or mitigate those weaknesses. A criticality assessment is a process designed to systematically identify and evaluate an organization's assets based on the importance of its mission or function, the group of people at risk, or the significance of a structure. Criticality assessment are important because they provide a basis for prioritizing which assets and structures require higher or special protection from an attack.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».