Notice bibliographique
Résumé
A large literature has emerged on intelligence and war which integrates the topics and techniques of two disciplines: strategic studies and military history. The literature on intelligence and war is divided into theory and strategy; command, control, communications, and intelligence (C3I); sources; military estimates in peace; deception; conventional operations; strike; and counter-insurgency and guerilla warfare. Sun Tzu treats intelligence as central to all forms of power politics, and even defines strategy and warfare as “the way of deception.” On the other hand, C3I combines signals and data processing technology, command as thought, process and action, the training of people, and individual and bureaucratic modes of learning. Since 1914, the power of secret sources has risen dramatically in peace and war, revolutionizing the value of intelligence for operations, especially at sea. The strongest area in this study is signals intelligence. Meanwhile, the relationship of intelligence with war, and with power politics, overlaps on the matter of military estimates during peacetime. The literature on operational intelligence is strongest on World War II. However, analysts have particularly failed to differentiate the effect of intelligence on operations, from that on a key element of military power since 1914: strike warfare. In counter-insurgency, many types and levels of war and intelligence overlap, which include guerillas, conventional and strike forces, and politics in villages and capitals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».