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Enregistrement W4236577111 · doi:10.3138/cjccj.48.3.359

Gestion des risques, lutte contre le terrorisme

2006· article· fr· W4236577111 sur OpenAlexvenueno aff
Jean-Pierre Galland

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Si l'on passe en revue un certain nombre des caractéristiques actuelles de la gestion des risques (naturels, industriels, sanitaires, etc.) dans les pays industrialisés, et que l'on cherche à y déceler des techniques ou pistes de réflexion susceptibles d'ětre utilement transposées dans le domaine de la lutte contre le terrorisme, on est amené à emprunter plusieurs pistes différentes. L'une mène plutôt à un constat d'incompatibilité : la << démocratisation technique >> en cours en matière de gestion des risques, en Europe tout au moins, c'est-à-dire la tendance croissante à l'information, voire à l'implication des usagers, citoyens, ou des populations concernées sur ces questions, s'accommode mal de la propension à la rétention d'informations << à risques >> propres à la lutte antiterroriste. Mais, d'un autre côté, les recherches peuvent sans doute ětre transposées vers la lutte antiterroriste : notamment, les recherches menées sur les difficultés à collationner et ordonner les bases de données d'incidents en vue d'une meilleure prévention des catastrophes; sur les interrogations actuelles concernant l'usage des << retours d'expériences >> dans les systèmes << ultrasûrs >> (nucléaire, aviation); ou celles sur les travaux menés sur la << fiabilité organisationnelle >>. Enfin, les tenants de la posture singulière du << catastrophisme éclairé >> envisagent simultanément les deux domaines.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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