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Enregistrement W3035084314 · doi:10.4324/9780429351846

Emerging Security Technologies and EU Governance

2020· book· en· W3035084314 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds De La Recherche Scientifique - FNRSEuropean University InstituteUniversity of OxfordUniversité du Québec à MontréalEuropean CommissionUniversity of BathLeverhulme TrustHorizon 2020 Framework ProgrammeVrije Universiteit BrusselAcademic Association for Contemporary European Studies
Mots-clésBusinessEmerging technologiesPolitical scienceComputer securityComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book examines the European governance of emerging security technologies.The emergence of technologies such as drones, autonomous robotics, artificial intelligence, cyber and biotechnologies has stimulated worldwide debates on their use, risks and benefits in both the civilian and the security-related fields. This volume examines the concept of ‘governance’ as an analytical framework and tool to investigate how new and emerging security technologies are governed in practice within the European Union (EU), emphasising the relational configurations among different state and non-state actors. With reference to European governance, it addresses the complex interplay of power relations, interests and framings surrounding the development of policies and strategies for the use of new security technologies. The work examines varied conceptual tools to shed light on the way diverse technologies are embedded in EU policy frameworks. Each contribution identifies actors involved in the governance of a specific technology sector, their multilevel institutional and corporate configurations, and the conflicting forces, values, ethical and legal concerns, as well as security imperatives and economic interests.This book will be of much interest to students of science and technology studies, security studies and EU policy.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,293
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'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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