Staters folkeretlige forpligtelse til at udvise ”due diligence” i cyberspace
Bibliographic record
Abstract
Redaktørernes forordDenne udgivelsesrække indeholder ny forskning om forsvars-og sikkerhedspolitiske emner, som er relevant for især danske beslutningstagere og den danske offentlighed.Udgivelsesrækken viderefører de studier, der hidtil har været udgivet som CMS-rapporter.Den udgør dermed en væsentlig del af Center for Militære Studiers forskningsbaserede myndighedsbetjening for Forsvarsministeriet og de politiske partier bag forsvarsforliget.Center for Militære Studier og samarbejdspartnere er i forbindelse med udgivelsesrækken omfattet af Københavns Universitets retningslinjer for forskningsbaseret myndighedsbetjening, herunder forskningsfrihed og armslængdeprincippet. Analyserne er udført uafhængigt og er ikke udtryk for holdninger hos den danske regering, det danske forsvar eller andre myndigheder.Rapporterne fokuserer på at tilvejebringe akademisk holdbar og anvendelsesorienteret viden.Udgivelsesrækkens analyser har gennemgået ekstern fagfællebedømmelse, og alle analyser afsluttes med anbefalinger til danske beslutningstagere.Det er vores håb, at vi med disse udgivelser både kan informere og styrke dansk politikformulering såvel som den demokratiske debat om forsvarsog sikkerhedspolitik i Danmark.Denne udgivelse er et resultat af den tillægsbevilling, partierne bag forsvarsforliget har tildelt Center for Militære Studier med henblik på forskning i folkeretlige udfordringer.Den folkeretlige forskning udføres i samarbejde med Det Juridiske Fakultet, KU, og Forsvarsakademiet.Se mere på https://jura.ku.dk/icourts/research/intermil/Center for Militære Studier er et forskningscenter på Institut for Statskundskab, Københavns Universitet.På centret forskes der i sikkerheds-og forsvarspolitik samt militær strategi.Læs mere om centret, dets aktiviteter og andre udgivelser på:
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.158 | 0.052 |
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".