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Enregistrement W2914070466 · doi:10.1093/acrefore/9780190846626.013.405

Intelligence in War

2018· book· en· W2914070466 sur OpenAlexaff
John Ferris

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of International Studies · 2018
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntelligence, Security, War Strategy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeacetimeMilitary intelligenceInsurgencyIntelligence analysisPoliticsDeceptionIntelligence cycleAsymmetric warfarePower (physics)Business intelligenceEngineeringBureaucracyMilitary sciencePolitical scienceLawSpanish Civil WarComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,005

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,342 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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