Defence Against Terrorism Case Study: Simulation-Based Technical Framework to Address Changes in Capability Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
The events of 9/11, subsequent anthrax incidents, as well as attacks in London, Spain and elsewhere, have brought increasing attention to the probability of NATO nations becoming a target of a terrorist threat. While telecommunications infrastructures may not be a specific target for attack, the consequences of a Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, Explosive (CBRNE) incident on such Critical Infrastructures (CI) are debilitating, in part due to interdependencies with other CI. Improving CBRNE emergency preparedness, readiness and response capabilities is critical for both defence and security partners involved in domestic security. This report documents the results of a simulation based – framework for capability assessment of the emergency response Capability to a CBRNE threat at a Telecommunications CI location in Canada. The assessment reviewed the options for address a capability deficiency related to ensuring business continuity of a highly technical environment that would become a contained site after a biological attack, while still requiring maintenance tasks to be performed due to its CI nature. An agile analytical/technical framework methodology associated with Capability options was developed and tested. The assessment captured the as-is emergency response architecture which helped stakeholders understand their role in the incident and displayed the variety of emergency response organizations and levels of government would play a role during
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».