Notice bibliographique
Résumé
Advancements in technology are regularly identified, assessed, and classed into emerging and/or potentially disruptive technologies, according to their ability to cause disruptions to defence systems, and in defence. Perhaps this is because defence capabilities centre on grand technology systems deployed at the level of nations. Hypersonic missiles are one example. The testing of a new hypersonic missile or a research program on types of hypersonic drones immediately sparks questions like: which other nations have such capability? or what types of technologies can be used to detect or counter these? In contrast, the ability to identify weak, faint factors that add up and lead to conflict are not brought together in a systematic manner. Nor is it common for there to be a cross-talk between a combination of methods used within military science and technology organizations over in to social sciences related to intelligence and/or conflict. This is a preventable strategic foresight issue relevant for enhancing, planning for, and investing in the security space. This paper describes the MAD (Methodology for Assessing Disruptions) tool, which is adaptable beyond the defence domain. MAD is a scenario-based two-part table-top exercise conducted to identify weak signals that have the potential to cause disruptions, which by consequence may coalesce into challenges for security. Exercising such methods is essential for security professionals to prepare and plan for future conflicts instead of constantly reacting to immediate acute problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,022 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».