Notice bibliographique
Résumé
Abstract The complexity of the twenty-first century threat landscape contrasts significantly with the bilateral nuclear bargaining context envisioned by classical deterrence theory. Nuclear and conventional arsenals continue to develop alongside antisatellite programs, autonomous robotics or drones, cyber operations, biotechnology, and other innovations barely imagined in the early nuclear age. The concept of cross-domain deterrence emerged near the end of the George W. Bush administration as policymakers and commanders confronted emerging threats to vital American military systems in space and cyberspace. The Pentagon now recognizes five operational environments or so-called domains (land, sea, air, space, and cyberspace), and cross-domain deterrence poses serious problems in practice. This book steps back to assess the theoretical relevance of cross-domain deterrence for the field of international relations. As a general concept, cross-domain deterrence posits that the ways in which actors choose to deter affects the quality of the deterrence they achieve. Contributors to this book include senior and junior scholars and national security practitioners. Their chapters probe the analytical utility of cross-domain deterrence by examining how differences across, and combinations of, different military and nonmilitary instruments can affect choices and outcomes in coercive policy in historical and contemporary cases.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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.
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 ».