It’s time for Canadian decisions on lethal drones
Notice bibliographique
Résumé
The newly-elected Canadian government of Prime Minister Justin Trudeau is engaged in a defence review process that will result in a new Defence White Paper. There is a strong possibility that Canada acquires more Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) for a range of military tasks including disaster relief, surveillance, reconnaissance and the provision of close air support to soldiers in combat. States and sub-state actors can decide to use UAVs or drones to carry out strikes against targets in relatively distant or inaccessible locations. However, this article argues that more consideration, review, transparency and international law regarding drone policy are needed. It suggests Canada take the lead and abide by emerging international law concerning drones as well as become one of the first countries to establish impartisan and unbiased commissions to consider their merits and demerits. Further consideration, monitoring and stringent overview of this relatively new defence technology will be important. It is suggested that Canada’s Department of National Defence declare its intention to take the initiative in the international community in terms of abiding by new and emerging international law, if and when the government decides to acquire significantly more numbers of drones as part of its current defence review process.
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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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».