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Enregistrement W4412736214 · doi:10.1108/jacpr-04-2025-1003

Hybrid threats and human security: the impact of hybrid war and hybrid interference on civilians

2025· article· en· W4412736214 sur OpenAlexaff
Myriam Denov

Notice bibliographique

RevueJournal of Aggression Conflict and Peace Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and Russian Geopolitical Military Strategies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman securityComputer securityInterference (communication)Political scienceCriminologyPsychologyLawComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper examines the evolving landscape of hybrid warfare and hybrid interference and the impact of these hybrid threats on the lives of civilians. Design/methodology/approach This paper outlines the origins of the concept of hybrid warfare, its strengths and limitations and the push for conceptual refinement, leading to the introduction of the concept of hybrid interference. The key characteristics of hybridity are addressed, particularly in relation to actors and strategies. Key domains of hybrid attacks are explored. Findings Drawing on a human security lens, this paper reveals the profound ways in which the people’s daily lives are affected by hybrid threats in the realms of information, cyber and economics. It highlights the importance of moving beyond macro-level understandings of hybrid threats to include the security of everyday people. Social implications The implications of hybrid threats are examined, alongside key strategies for tackling hybrid threats, including resilience building and a whole-of-society approach to countering hybrid threats. Originality/value While the issue of hybrid threats has been explored extensively, as well as its macro implications, little attention has been paid to micro-level implications. This paper addresses the impact of hybrid threats on the daily lives of civilian populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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