Notice bibliographique
Résumé
The Journal of Intelligence, Conflict, and Warfare is pleased to publish the following thought piece from one of our esteemed Speakers from the 2020 West Coast Security Conference. The author, Mr. Dalip, is a lawyer working in the financial crime and corruption sphere. From 2015 to 2018, Mr. Dalip was a chairman at the Steering Group Planning Committee for the Caribbean Financial Action Task Force (CFATF); and from 2014 to 2018, he was a special legal advisor to the Ministry of Attorney General Trinidad and Tobago. The intersection between corruption and intelligence is gaining increased focus. Foreign intelligence services have an anti-corruption role at the strategic level through Intelligence Risk Assessments and at the operational level during post-conflict operations. Intelligence assessments of the effectiveness of non-kinetic tools on target countries also guide implementation and policy changes. The roles of security intelligence and foreign intelligence services are, however, no longer always discrete, particularly in the context of non-state actors. Foreign intelligence services would benefit from the skill sets of security intelligence agencies in detecting corruption related predicate offences, both in performing their core roles and supporting law enforcement operations. This includes the use of financial intelligence as well as other key open source intelligence resulting from anti-money laundering frameworks, the development of which has been driven globally by the Financial Action Task Force. In performing these roles, intelligence agencies must also be mindful of their own vulnerability to corruption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».