Biometric Authentication and Identification Systems for Border Controls: A look at U.S. and Canadian Programs
Notice bibliographique
Résumé
Numerous media reports over the past couple of years have highlighted recent U.S. and Canadian efforts to strengthen border security. 1 These efforts have involved the implementation of numerous new initiatives under an overarching bi-lateral agreement known as the Smart Border declaration. 2 Central to the Smart Border agreement is the use of biometric identifiers. Most U.S. initiatives are part of a program known as USVISIT (United States Visitor and Immigrant Status Indicator Technology) while Canada has a number of smaller programs. When fully implemented the USVISIT program will see the most expansive use of biometrics as a security tool in the world, utilizing integrated hardware, databases, enforcement measures, and other tools. 3 Fundamental to both Canadian and U.S. programs is the use of biometric identifiers in new machine-readable “smart ” travel documents such as visas, permanent resident cards, and passports. The implementation timetable for these programs was considerably accelerated in the days following the September 11, 2001 terrorist attacks. Current biometric technology, while useful in many aspects of border security offers only very specific and limited assistance to anti-terrorist activities. Thus the vast
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».