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Enregistrement W7055226214

Aviation Security: Terrorist Acts Illustrate Severe Weaknesses in Aviation Security

2001· article· en· W7055226214 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of North Texas Digital Library (University of North Texas) · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirport securityAviationStrengths and weaknessesTerrorismCivil aviationLimitingEnforcementLaw enforcementControl (management)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Testimony issued by the General Accounting Office with an abstract that begins "A safe and secure civil aviation system is critical to the nation's security, physical infrastructure, and economy. Billions of dollars and myriad programs and policies have been devoted to achieving such a system. Although it is not fully known at this time what actually occurred or what all the weaknesses in the nation's aviation security apparatus are that contributed to the horrendous events on September 11, 2001, it is clear that serious weaknesses exist in our aviation security system and that their impact can be far more devastating than previously imagined. As reported last year, GAO's review of the Federal Aviation Administration's (FAA) oversight of air traffic control (ATC) computer systems showed that FAA had not followed some critical aspects of its own security requirements. Specifically, FAA had not ensured that ATC buildings and facilities were secure, that the systems themselves were protected, and that the contractors who use these systems had undergone background checks. Controls for limiting access to secure areas, including aircraft, have not always worked as intended. GAO's special agents used fictitious law enforcement badges and credentials to gain access to secure areas, bypass security checkpoints at two airports, and walk unescorted to aircraft departure gates. Tests of screeners revealed significant weaknesses in their ability to detect threat objects on passengers or in their carry-on luggage. Screening operations in Belgium, Canada, France, the Netherlands, and the United Kingdom--countries whose systems GAO has examined--differ from this country's in some significant ways. Their screening operations require more extensive qualifications and training for screeners; include higher pay and better benefits; and often include different screening techniques, such as "pat-downs" of some passengers."

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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