Soldater i Europas gader:Et komparativt studie af de militære bidrag til national terrorbekæmpelse i udvalgte europæiske lande
Notice bibliographique
Résumé
I løbet af ganske få år har en række europæiske lande været udsat for flere alvorlige terrorangreb. Særligt de voldsomme angreb i Paris i 2015 blev skelsættende for det europæiske syn på terrortruslen, og denne type af angreb har ført til en række initiativer i flere europæiske lande. Disse lande søger aktivt at styrke deres nationale terrorberedskab, og et centralt element i denne udvikling har været et særligt fokus på at forbedre og/eller forøge samarbejdet mellem politi og forsvar. Sådanne overvejelser har også været gjort i Danmark, bl.a. på baggrund af erfaringerne fra terrorangrebet i København i 2015. Det er netop forholdene omkring dette samarbejde, som belyses i denne rapport. I rapporten foretages en retligt baseret komparativ analyse af det danske system for samarbejdet mellem politi og forsvar. De danske forhold sammenlignes med tilsvarende systemer i henholdsvis Norge, Storbritannien og Frankrig. På baggrund af denne analyse noterer rapporten, at det nuværende retlige grundlag for samarbejdet mellem politi og forsvar er særdeles uklart og med fordel kan styrkes. Herudover anbefaler rapporten, at relevante myndigheder igangsætter et arbejde med at udvikle en politisk-strategisk ramme for samarbejdet, og at et sådant arbejde kan indledes ved at nedsætte en ekspert- og/eller arbejdsgruppe, som gives fuld adgang til fortrolige materialer.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,006 |
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 ».