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Enregistrement W2980483664 · doi:10.5334/sta.700

Security as an Emergent Property of a Complex Adaptive System

2019· article· en· W2980483664 sur OpenAlexvenueno aff
Manu Lekunze

Notice bibliographique

RevueStability International Journal of Security and Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgument (complex analysis)Security through obscurityCritical security studiesReductionismResilience (materials science)Corporate securitySecurity studiesSecurity convergenceComputer securityComputer sciencePolitical scienceLaw and economicsSociologySecurity information and event managementSecurity serviceEpistemologyNetwork security policyCloud computing securityLawInformation security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Security in Africa continues to be problematic to both scholars and practitioners. Its study often takes an itemised approach where actors are studied in detail and security outcomes are linked to the effectiveness or ineffectiveness of actors. Perceived and actual security threats are correlated to conflict or presented as causal factors of conflict. In other words, security provision is explained through an itemised and reductionist analysis of security actors. In the past few decades, it is increasingly evident that non-linearity is pervasive in all forms of social organisation. This article rejects the Newtonian paradigm. It is argued that security is often a product of a system, which can be a complex adaptive system (CAS). It contends that a resilient security system guarantees a minimum level of security. To support this argument, empirical evidence from Cameroon is used to prove that Cameroon’s security system is a CAS. The conceptualisation of Cameroon’s security system as a CAS enables the application of both complexity science and resilience perspectives to security analysis. These perspectives allow the argument that Cameroon’s security system is resilient. The characterisation of Cameroon as fragile, failing or failed is rejected.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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