Synthetic Environments at the Enterprise Level: Overview of a Government of Canada (GoC), Academia and Industry Distributed Synthetic Environment Initiative
Notice bibliographique
Résumé
A new partnership between the Government of Canada (GoC), Industry and Academia is working to help Canada become a world leader in Modeling and Simulation (M&S). The goal is to take SMARRT technologies - Simulation and Modeling for Acquisition, Requirements, Rehearsal and Training - and apply them to the development and improvement of Canadian Forces (CF) military systems and capabilities, as well as a vast host of civilian applications. To this end, the initial partners conceived the October 2004 UAV-NTS SE Interoperability Experiment, which links DRDC Ottawa's Uninhabited Air Vehicle Research Test Bed (UAV RTB) to a Carleton University Networked Tactical Simulator (NTS) modified with CAE Inc. synthetic environment (SE) assets including computer-generated forces. The experiment took place via a non-dedicated unclassified, though VPN-encrypted network over a period of several days. Prospective GoC, Academia and Industry partners, as well as foreign military personnel, attended these sessions. The goal was to show how M&S technologies can be used and made relatively easy at the national/enterprise level, and how lessons learned and technical best practices point to a bright future for distributed synthetic environment applications in Canada's Department of National Defence, as well as for DND's public security partners.
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 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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».