Development of a Methodology for Pooling Resources and Optimising Investments in the Field of CBRN Training and Capacity Building
Notice bibliographique
Résumé
Deterrence, preparedness, and response to evolving chemical, biological, radiological, and nuclear CBRN threats are being strengthened by international communities and states.These threats require closer top-down and bottom-up cooperation at all levels in order to enable collaborative shared efforts, foster an environment for learning from one another, pool resources and expertise, and take advantage of synergies with an ultimate objective of improving institutional and collective safety and security.Improving preparedness and response necessitates closer and stronger interactions among various stakeholders, including security practitioners, researchers, policy makers, innovation providers, small and medium-sized enterprises (SMEs), and industry.In this context, forging a dynamic multidisciplinary CBRN network could be a more effective approach to promote synergies and addressing the need for stronger cooperation.A resource pooling strategy helps build a highly cooperative CBRN stakeholder community and ensures the network's long-term viability and sustainability.This study examines practical methods to ensure sustainability in pooling and sharing resources, knowledge, and best practices in the field of CBRN training and capacity building.It details how a solution-oriented strategy was created, including a generalised method for combining resources and maximising institutional and government investments.This study was conducted by combining the results of a literature review on best practices in resource pooling and sharing, determining its applicability to CBRN defence, and examining the Horizon 2020 project, European Network of CBRN Training Centres (eNOTICE), as a case study to draw real-time input from the project activities.This work proposes a novel and strategic contribution to the field of CBRN defence in the form of a practice-oriented concept and methodology, for establishing and maintaining CBRN networks at local, regional, and global levels.This top-down and bottom-up transversal strategy offers a way forward that can help CBRNrelated dynamic interdisciplinary networks to establish, maintain, and develop in a sustainable way.
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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 | 0,045 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».