La prévention du risque d’attentat par le renforcement de la protection des sites visés
Bibliographic record
Abstract
Jamais sans doute la menace terroriste n’a été à ce point diffuse, impalpable, rendant la lutte antiterroriste singulièrement complexe et surtout faillible. Dans ce contexte, Maurice Cusson, Docteur en criminologie, et Olivier Hassid, Directeur chez PricewaterhouseCoopers, soutiennent que le rôle des acteurs de la sécurité non-étatiques est crucial. Parce qu’ils assurent une sécurité au quotidien de sites possiblement visés par les groupes terroristes, ils dissuadent largement leur passage à l’acte. Toutefois, selon les auteurs, il conviendrait de rationaliser la politique de prévention du risque d’attentat par une classification des sites prioritaires à protéger face à la menace terroriste. Au-delà des SAIV d’ores et déjà protégés, de nombreux sites sont dans la ligne de mire des groupes terroristes selon différents facteurs d’exposition qui devraient être pris en compte, au même titre que des signes précurseurs, dans l’élaboration d’une telle politique de prévention.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.009 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".