Development of a Soldier-Robot Teaming Synthetic Environment for Team Effectiveness Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
To help enhance mission effectiveness for future dismounted soldiers in the Canadian Armed Forces (CAF), a Soldier-Robot Teaming (SRT) concept has been developed and accepted as a force multiplier to extend operational abilities of dismounted soldiers in the battlefield, such as reducing the number of soldiers in dangerous environments and empowering them with advanced robot technologies. To support this endeavour, the Defence Research and Development Canada (DRDC) Toronto Research Centre (TRC) has led a research effort 'Concept of Operations (CONOPS) for SRT in the CAF’ since 2019. In the first research phase, key stakeholders within the Department of National Defence (DND) and CAF were engaged in a series of meetings and interviews to help identify future SRT concepts across a broad range of missions and operational environments. During the stakeholder analysis, five SRT use cases were developed and validated for the CAF to capture the intended SRT CONOPS, operational priorities, operational contexts, functionality, interactions, and expected mission performance, and to support Land Operations at section and platoon levels. To further facilitate SRT concept development and experimentation activities at DRDC TRC, a synthetic modeling and simulation environment was proposed and developed, in support of future SRT effectiveness research on team communication, coordination, collaboration and trust. In the meantime, this effort can also support studies on human-machine interface and human-systems integration, as well as help carry out SRT human-in-the-loop experiments and trials, for the CAF needs of reducing soldier workload and improving team performance and effectiveness in future SRT operations.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».