The Homeland Security Operational Impact of Layered Defense Tactics on Border Security Outcomes: A Transcendental Phenomenology Study of Illegal Entry and Contraband Interception Rates
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate how border security professionals experience and operationalize layered defense tactics, and to measure the empirical impact on security outcomes. This entails illegal entry and the illegal entry of contraband being intercepted. In the case of this research, a transcendental phenomenological approach examines the multi-layered security systems grounded in the experiences of border-security professionals, and the systems efficacy in border control enhancement. Data were collected through semi-structured interviews with 15 border security personnel, participant observations at four U.S.-Canadian border checkpoints, and analysis of operational documents spanning 2022-2024. Understanding systems incorporating advanced control methodologies, to include control drones, sensors, and scans, is the reason systems have an increased ability to detect contraband with a systemically concurrent decline in illegal entries. The research further elucidates the instrumental layered defense intelligence, training of personnel, and inter-agency collaborative control techniques. Regression analysis revealed statistically significant relationships between layered defense implementation and both reduced illegal entry rates (β = -0.45, p = 0.003) and increased contraband interception (β = 0.38, p = 0.001). This research empowers the operationalization of layered defense techniques while being suggestive of the need for research focused on the potential of emerging border control technologies, and long-term research in estimative- cost benefit analyses. Findings support the continued investment in layered defense systems while highlighting the need for ongoing personnel training, inter-agency coordination, and adaptive tactical responses to evolving threats.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».