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Enregistrement W4313394525 · doi:10.18524/2411-2054.2022.48.267960

THE NEED TO IMPLEMENT THE API/PNR SYSTEM AND THE CONCEPT OF INTERVIEWING

2022· article· en· W4313394525 sur OpenAlexaboutno aff
V. O. Fihura

Notice bibliographique

RevueConstitutional State · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Social Development in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterviewState (computer science)European unionBusinessPolitical scienceInternational tradeOrder (exchange)Closing (real estate)Computer securityLawComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article reveals issues regarding the possibility of implementing the API/PNR system in Ukraine in order to ensure national security and border security of our state. Emphasizing that the basis for the future implementation of advance passenger information and passenger registration records was the signing of the Agreement between the Governments of Ukraine and the United States in 2021. According to the agreements, international airports were to be the first checkpoints where API/PNR was planned to be launched, but, unfortunately, the unde­clared war by the Russian Federation and the closing of the air gates of Ukraine did not give an opportunity to start preparations for the operation of this system in time. The implementation of this system in Ukraine will ensure more effective counteraction to cross-border crime at the state border and will provide an opportunity to identify not only persons involved in illegal activities, but also persons who may be potential terrorists, illegal migrants, and drug couriers. It should be noted that the API/PNR system has proven itself posi­tively in most developed countries of the world, such as the United States of America, Canada and most countries of the European Union. So, for example, in European countries, the functioning of this system made it possible to effectively fight and detect potentially illegal migrants, terrorists, people involved in human trafficking among flight passengers. Along with the introduction of the system of advance passenger information (API) and passenger registration records (PNR), we considered the issue of introducing and enshrining at the legislative level the concept of “interviewing”, which, in turn, would provide an additional opportunity for law enforcement agencies to counter organized crime on the state border of Ukraine. Noting the fact that Ukrainian legislation does not provide for the functioning of the API/ PNR system and does not define the body that will be empowered to work with it.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,022
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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