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Enregistrement W4292952152 · doi:10.17760/d20420718

Beyond borders

2021· dissertation· en· W4292952152 sur OpenAlexaboutno aff
Maria A. Robson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntelligence, Security, War Strategy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomeland securityTerrorismPrivate sectorPublic relationsBenchmarkingInformation sharingPolitical scienceBusinessCritical infrastructurePublic administrationMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a rapidly changing global threat environment where risks transcend borders, private actors have developed their own intelligence capabilities and share information to mitigate risks from threats such as terrorism or civil unrest. While states support public-private cooperation to protect critical infrastructure, this is only part of the story. Existing research on intelligence cooperation does not adequately account for private sector actors. Furthermore, many studies explain cooperation through the existence of trust without exploring what drives that trust. This dissertation examines how public and private actors institutionalize intelligence cooperation through transnational horizontal networks. Venues for intelligence cooperation may facilitate any or all of: tactical information exchange and benchmarking, knowledge advancement, and strategic intelligence sharing. My project asks: what determines the degree to which private sector risk intelligence actors cooperate, and the extent to which they institutionalize this cooperation? My research relies on surveys, semi-structured interviews, and participant observation, and focuses on three cases: the U.S. State Department's Overseas Security Advisory Council, the U.S. Department of Homeland Security's Public-Private Analytic Exchange Program, and the private sector-led Analyst Roundtables. I also examine nascent cases of public-private intelligence-sharing institutions in Canada, including the Canadian Centre for Cyber Security, that focus on protecting critical infrastructure from cyber threats. Ultimately, I find that levels of intelligence cooperation are best explained through network ties-influenced by frequency of interactions-and by trust, which is driven by: size of group memberships; ability to identify mutual interests; and ability to vet each other for reliability. I also find that informal institutions substitute for formal institutions when the latter are not meeting actors' intelligence-sharing needs, and that the groups that are most conducive to deep levels of intelligence cooperation are not restricted by citizenship, but are instead transnational. The findings from this dissertation aim to (1) address the gap in intelligence cooperation literature with regard to non-state actors, (2) illuminate intelligence cooperation with private intelligence actors as a case of institutionalized cooperation that transcends borders, and (3) identify critical takeaways for public and private intelligence actors seeking to protect assets and lives.--Author's abstract

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,991

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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