Bibliographic record
Abstract
Si l'on passe en revue un certain nombre des caractéristiques actuelles de la gestion des risques (naturels, industriels, sanitaires, etc.) dans les pays industrialisés, et que l'on cherche à y déceler des techniques ou pistes de réflexion susceptibles d'ětre utilement transposées dans le domaine de la lutte contre le terrorisme, on est amené à emprunter plusieurs pistes différentes. L'une mène plutôt à un constat d'incompatibilité : la << démocratisation technique >> en cours en matière de gestion des risques, en Europe tout au moins, c'est-à-dire la tendance croissante à l'information, voire à l'implication des usagers, citoyens, ou des populations concernées sur ces questions, s'accommode mal de la propension à la rétention d'informations << à risques >> propres à la lutte antiterroriste. Mais, d'un autre côté, les recherches peuvent sans doute ětre transposées vers la lutte antiterroriste : notamment, les recherches menées sur les difficultés à collationner et ordonner les bases de données d'incidents en vue d'une meilleure prévention des catastrophes; sur les interrogations actuelles concernant l'usage des << retours d'expériences >> dans les systèmes << ultrasûrs >> (nucléaire, aviation); ou celles sur les travaux menés sur la << fiabilité organisationnelle >>. Enfin, les tenants de la posture singulière du << catastrophisme éclairé >> envisagent simultanément les deux domaines.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".