In the name of security secrecy, surveillance and journalism
Notice bibliographique
Résumé
The terrorist attacks on the World Trade Center in New York on 11 September 2001 saw the start of the so-called war on terror. The aim of 'In the Name of Security - Secrecy, Surveillance and Journalism' is to assess the impact of surveillance and other security measures on in-depth public interest journalism. How has the global fear-driven security paradigm sparked by 11 September affected journalism? At the core of the book sits what the authors have labeled the 'trust us dilemma'. Governments justify passing, at times, oppressive and far-reaching anti-terror laws to keep citizens safe from terror. By doing so governments are asking the public to trust their good intentions and the integrity of the security agencies. But how can the public decide to trust the government and its agencies if it does not have access to information on which to base its decision? 'In the Name of Security - Secrecy, Surveillance and Journalism' takes an internationally comparative approach using case studies from the powerful intelligence-sharing group known as the Five Eyes consisting of the US, Canada, the UK, Australia and New Zealand. Chapters assessing a selection of EU countries and some of the BRICS countries provide additional and important points of comparison to the English-speaking countries that make up the Five Eyes
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,013 |
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 ».