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Enregistrement W4367305220 · doi:10.1093/psquar/qqad013

Intelligence Analysis and Policy Making: The Canadian Experience <i>by Thomas Juneau and Stephanie Carvin</i>

2023· article· en· W4367305220 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick Walsh

Notice bibliographique

RevuePolitical Science Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntelligence, Security, War Strategy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntelligence analysisTheme (computing)Perspective (graphical)Political scienceCorporate governanceIntelligence cycleSociologyPublic relationsPublic administrationMilitary intelligenceManagementLawComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thomas Juneau and Stephanie Carvin have produced an excellent and unique contribution to the intelligence studies field. Compared with research books on aspects of the U.S. intelligence community and perhaps to some extent Australia's intelligence community, works on Canada are still rare, and empirical studies such as this even rarer. The central theme is the role of intelligence analysis in policy-making within Canada from a contemporary institutional rather than “how to” perspective. The methodological approach draws on sixty-eight interviews with intelligence and policy-maker staff at all levels both current and former, which, along with the detailed analysis of secondary sources, provides an impressive foundation to explore how intelligence analysis has been used—or as they authors argue not used sufficiently by policy-makers in Ottawa. The semistructured interview approach used here is one I have used several times in my own research on intelligence governance and organizational reform across the “Five Eyes” intelligence communities over the last decade (see for example, Intelligence and Intelligence Analysis). Armed with a coherent methodological approach, the book thematically explores via five chapters the many structural/cultural barriers and even what they describe as sudden threats (or “electro-shock”) events that sometimes have resulted in improved connection between Canada's intelligence enterprise and the policy-makers it serves. All five chapters provide a coherent analysis of relevant themes, though I think chapter five (“Recommendations and the Way Ahead)” is the richest in terms of how these applied researchers offer prescriptions to the many problems of why intelligence analysis and products continue to be unseen as vital to policy deliberations in many parts of the government of Canada. The authors offer several useful recommendations for improving the overall governance and structure under which intelligence analysis occurs within agencies and across the intelligence community. For example, the focus on strengthening the analytical capabilities, leadership, and coordination of the Intelligence Assessment Secretariat (IAS) in a similar vein to what occurred in Australia (2018) when the Office of National Intelligence (ONI) was established could be a critical way forward for helping improve intelligence analysis excellence and influence with policy-makers. But as my own research suggests, the ONI after four years is still a work in progress on a range of the intelligence leadership and coordination functions it has responsibility for. Though as the authors rightly point out, Canadian intelligence reformers need to learn the good and bad lessons from Australia and be mindful of not “australiadizing” Canberra's solutions to Ottawa's problems (176). Other useful though potentially equally costly suggestions for improving intelligence analysis influence in the policy context included the long-debated consideration of Canada creating its own foreign (HUMINT) intelligence agency, and in the interim, CSIS taking up a greater role in foreign intelligence collection. There are also many other good ideas, but as the authors say, intelligence has not been a priority for policy-makers and any reforms have only occurred in “fits and starts” (172). But Canada's immediate and global security environment is now much less benign, and what is likely needed is a comprehensive independent review of the intelligence community—similar to the regular five yearly ones in Australia that take stock of the ever-changing security environment and how holistically meaningful reforms can take place. The authors show us in detail what recommendations in the area of intelligence analysis an independent reviewer would find useful. An excellent and timely contribution.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,014
Études des sciences et des technologies0,0730,039
Communication savante0,0210,008
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,342 · 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
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

Citations0
Publié2023
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