Science fiction in military planning—Case allied command transformation and visions of warfare 2036
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article focuses on using science fiction for military purposes to anticipate the future of warfare and presents a new tool for creating military science fiction. As technology is a significant driver in the future of warfare, science fiction has increased its popularity for military purposes. Armies and defense organizations have begun utilizing science fiction to anticipate and prepare for future wars. Examples can be found in Canada, the United States, the United Kingdom, France, Australia, and NATO. Even though military sci‐fi is on the rise, there is a lack of a more profound analysis of the sci‐fi narratives of the military and its foundations. Allied Command Transformation's, (NATO's Strategic Warfare Development Command) report called Visions of Warfare 2036 (2016) exhibits an example of military‐based science fiction employed to anticipate and get prepared for the future of warfare. It includes 12 narratives of the future of warfare varying from gene‐manipulated soldiers to AI‐generated warfare. By analyzing the report qualitatively using the Atlas.ti program and manual methods, the basic elements of the stories were identified. One of the findings of the analysis was that the stories were somewhat similar to each other. To create more diverse military science fiction scenarios, a new tool: the Military Science Fiction Scenario Card was created. This tool can be used in practical work when thinking about the war of the future and in particular the role of technology in it. It can also be seen as a new tool in the field of futures research.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».