Architecting Optimal (Space) Strategies: A Quantitative Framework
Notice bibliographique
Résumé
The harsh light of the explosion of a full-scale Russian invasion of Ukraine illuminated the strategic importance of space technology, making it clearly visible to nations around the globe. Space technology has become omnipresent over the past decades thanks to new technologies and lowered barriers of access to space as well as the expansion of services relying on satellite data. While the barriers of access may be lower, the acquisition of effective space capabilities remains a costly and challenging task for emerging or aspiring space actors. Yet literature on and tools for measuring the outcomes of national space investments, space capabilities or designing impactful space strategies remains limited. This thesis contributes a series of methods to advance the field of quantitative space strategy development, with implications for industrial policy in other domains. First, it presents the results of an in-depth econometric panel data analysis based on one of the most comprehensive space-capability datasets to date. Twenty-six outcome variables, measuring various dimensions of space capability, are evaluated for nine space actors over ten years, drawing on a wide range of sources, including fieldwork conducted in the Asia–Pacific region and the UK. Statistically significant relationships are identified, including those between the operational age of a space agency and per-capita space spending, and between spending levels and astronaut flight frequency. Second, the thesis introduces two novel metrics for comparing space capabilities. One metric, derived via unsupervised learning, combines the variation of all 26 indicators into a single quantitative “spacepower” value for each actor. The other, a non-dimensional index named CPPI, quantifies the capability provided by individual space assets. Example scores range from 47 for a smallsat to 75 for a large geostationary satellite. Finally, the thesis proposes two network-science-based methods to help analysts and decision-makers understand the structural origins of strategic success. The first method examines how the network centrality of a nation’s space manufacturing sector correlates with the output impact of spending. The second method introduces a state-of-the-art agentic-flow tool, StratAgeM, which builds a network topology of a strategy based on a specialised ontology. A strategy’s “connectedness”—quantified via the spectral gap of its architecture—hints at a relationship with performance in capability development, with values of approximately 0.23 for Canada and 0.3 for Korea, based on their 2012–2013 strategies. The domain-focused contributions include one of the most detailed quantitative analyses of space capabilities to date, alongside new metrics to compare national space trajectories. Several of the methodological contributions—–particularly those grounded in agentic flow modelling—extend beyond the space sector.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».