méditocrate

@pemile

Encore de l’esquive...

1. Diversion du sujet principal
2. Nouvelle attaque ad hominem pour ne pas répondre

à part poser des questions et critiquer un détail de la réponse ou ma personne qu’as-tu amené à la discussion ? Je vais finir par croire que t’es un bot !?! :)

@pemile

Faut aussi que je te fasse noter la connerie de me demander de prouver les dysfonctionnements d’oryx dont la fonction première est de compter et suivre les pertes matérielles militaires tout en ajoutant un PS qui reconnait une sous-estimation...

Attends je t’en fais une du même tonneau :
Quels seraient les doutes sur les vérités révélées de la bible ?
PS : à part douter de l’existence de dieu ?
Krkrkrkr !

@pemile

Bon comme j’ai pas que ça à foutre de lire entre les lignes à ta place et que Claude est encore chaud patate... Faisons lui classer les critères de son analyse hors sous-estimation :

Voici les conséquences autres que la sous-estimation pure :

1. Distorsions des ratios

• • Faux ratios entre types d’équipements
  • Proportions déformées entre régions
  • Rapports erronés entre les pertes des différents camps
  • Ratios temporels biaisés entre périodes

1. Surreprésentations sélectives

• • Certains événements spectaculaires peuvent être sur-documentés
  • Zones de forte présence médiatique peuvent montrer plus de pertes qu’ailleurs
  • Types d’équipements facilement identifiables peuvent sembler plus touchés
  • Moments de forte intensité médiatique peuvent paraître plus intenses qu’ils ne le sont

1. Fausses tendances

• • Patterns artificiels liés aux cycles météorologiques
  • Tendances apparentes dues aux changements de méthodes de documentation
  • Évolutions trompeuses basées sur l’accessibilité variable des zones
  • Faux cycles créés par les variations de couverture médiatique

1. Conclusions stratégiques erronées

• • Mauvaise interprétation des tactiques employées
  • Evaluation incorrecte de l’efficacité de certaines armes
  • Compréhension déformée des priorités des belligérants
  • Analyse faussée des changements de doctrine

1. Effets de cascade sur l’analyse

• • Interprétations biaisées des capacités militaires
  • Mauvaise évaluation des réserves d’équipement
  • Conclusions erronées sur l’état des forces
  • Prédictions faussées des développements futurs

@pemile

Abracadabraaaaaa !!! (tu pourrais te sortir un peu les doigts quand même...)

Oryx, qui documente les pertes militaires notamment dans le conflit en Ukraine à travers des preuves visuelles, peut être sujet à plusieurs biais potentiels :

1. Biais de disponibilité des images :

• Seules les pertes documentées visuellement sont comptabilisées
• Certaines zones de combat sont plus accessibles que d’autres pour la documentation
• Les conditions météo et la couverture médiatique influencent la collecte d’images

2. Biais temporel :

• Le délai entre une perte et sa documentation peut être important
• Certaines périodes sont mieux couvertes que d’autres selon l’intensité des combats

3. Biais géographique :

• Les zones urbaines ou accessibles sont susceptibles d’être surreprésentées
• Les pertes dans des zones reculées ou difficiles d’accès peuvent être sous-documentées

4. Biais de vérification :

• Risque de double comptage de certaines pertes
• Difficulté à authentifier toutes les images et leur contexte
• Possibilité de manipulation d’images ou de mise en scène

5. Biais politique/institutionnel :

• Accès potentiellement plus facile aux sources d’un camp que de l’autre
• Possible influence des narratifs officiels sur la documentation

6. Limites méthodologiques :

• Focus sur le matériel détruit visible, pas sur les pertes humaines
• Difficulté à évaluer si l’équipement est réparable ou définitivement perdu

@pemile
Tiens, j’ai demandé à une IA de faire le travail...
Mais ça t’aide pas de ne pas réfléchir tu sais.

Voici quelques biais potentiels à prendre en compte dans les systèmes OSINT (Open-Source Intelligence) :

Biais de sélection : Les sources d’informations ouvertes peuvent être biaisées en fonction de ce qui est facilement accessible ou médiatisé, plutôt que ce qui est réellement représentatif.

Biais de confirmation : Les analystes OSINT peuvent avoir tendance à rechercher et à se concentrer sur les informations qui confirment leurs hypothèses, plutôt que d’examiner de manière ouverte et équitable toutes les informations disponibles.

Biais temporel : Les informations OSINT peuvent être limitées à un cadre temporel spécifique et ne pas refléter les évolutions récentes ou en cours.

Biais linguistique et culturel : Les informations OSINT peuvent être limitées à certaines langues et cultures, ne reflétant pas nécessairement une perspective globale.

Biais de source : La fiabilité et la crédibilité des sources d’informations ouvertes peuvent varier, ce qui nécessite une évaluation critique de la qualité des sources.

Biais de manipulation : Les informations OSINT peuvent être sujettes à la désinformation, à la propagande ou à la manipulation intentionnelle par des acteurs malveillants.

Biais de couverture : Certaines activités ou informations peuvent être délibérément omises ou dissimulées dans les sources ouvertes, laissant des lacunes dans l’analyse OSINT.