Correcting Judgment Correctives in National Security Intelligence
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.
Notice bibliographique
Résumé
Intelligence analysts, like other professionals, form norms that define standards of tradecraft excellence. These norms, however, have evolved in an idiosyncratic manner that reflects the influence of prominent insiders who had keen psychological insights but little appreciation for how to translate those insights into testable hypotheses. The net result is that the prevailing tradecraft norms of best practice are only loosely grounded in the science of judgment and decision-making. The "common sense" of prestigious opinion leaders inside the intelligence community has pre-empted systematic validity testing of the training techniques and judgment aids endorsed by those opinion leaders. Drawing on the scientific literature, we advance hypotheses about how current best practices could well be reducing rather than increasing the quality of analytic products. One set of hypotheses pertain to the failure of tradecraft training to recognize the most basic threat to accuracy: measurement error in the interpretation of the same data and in the communication of interpretations. Another set of hypotheses focuses on the insensitivity of tradecraft training to the risk that issuing broad-brush, one-directional warnings against bias (e.g., over-confidence) will be less likely to encourage self-critical, deliberative cognition than simple response-threshold shifting that yields the mirror-image bias (e.g., under-confidence). Given the magnitude of the consequences of better and worse intelligence analysis flowing to policy-makers, we see a compelling case for greater funding of efforts to test what actually works.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle