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Enregistrement W3097985664 · doi:10.1093/oso/9780198827085.003.0011

Law and order, war and peace

2019· book-chapter· en· W3097985664 sur OpenAlexaboutno aff
Ronald M. Baecker

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCybersecurity and Cyber Warfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaLaw enforcementPolitical scienceThe InternetVisionOrder (exchange)Government (linguistics)Leverage (statistics)National securityContext (archaeology)Public relationsLawInternet privacyComputer securitySociologyArtificial intelligenceBusinessComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most computers during the Second World War, such as the British code-breaking Colussus machine, had been developed for military use. The effects on law and order and war and peace of computerization, worldwide telecommunications, social media, artificial intelligence (AI), and robotics is the topic of Chapter 6. As in Chapter 5, the most compelling visions of the potential opportunities and dangers have been in science fiction and in film; we begin the chapter by reviewing some memorable examples. We then discuss how technology is used by the police, such as the use of video evidence to sometimes exonerate the police against false accusations of needless brutality. We also examine how citizens are using social media to protect themselves and alert others to what they believe is unwarranted violence or unjust actions by law enforcement. We expand upon Section 5.7’s discussion of citizen mobilization by social media with the goal of regime change. In this context, we discuss how the government (especially police and security services) gains leverage via the surveillance of the digital information and communications of citizens. This surveillance has significantly increased due to security concerns post-9/11. We will examine these developments in the USA, Canada, and the UK, as well as in other parts of the world. We shall also discuss cases of organizations trying to subvert societies that repress and forbid access to the internet, with the goal of enabling its citizens to access the internet freely. Next, we consider ways in which tools of digital disruption are used by a country or government or a set of individuals against others. The timely and current case study explored is on governmental use of hacking and other aggressive digital means to interfere with the electoral processes of another country, or even to disrupt or destabilize the other country. At the extreme, governments engage in cyberterrorism or even cyberwar­fare. We shall discuss several recent examples of this and argue that weapons of cyberwar­fare could be as catastrophic as nuclear or biological weapons. The technology of warfare has also evolved.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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