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Enregistrement W1539245918 · doi:10.1515/jms-2016-0186

Narrative approach to the art of war and military studies - Narratology as military science research paradigm

2014· article· en· W1539245918 sur OpenAlexfundno aff
Jan Hanska

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary History and Strategy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoHarvard UniversityOhio State UniversityPrinceton UniversityOhio State University Press
Mots-clésNarratologyNarrativeArgument (complex analysis)ToolboxEpistemologySociologyMilitary theoryOntologyEngineering ethicsMilitary sciencePolitical scienceComputer scienceLinguisticsLawPhilosophyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this article is to initiate discussion into the role narratives could play in military studies. Narratology is an old and well-established research paradigm that first emerged as part of the linguistic turn. Yet its potential has not been depleted. It is the study of narratives or stories. There are plenty of topics not yet approached from this perspective especially in the field of military studies. The military academia needs to broaden its scope of research and allow for alternative orientations and theories to be used to address traditional dilemmas, create new research paradigms and enrich the variety of analysis. Critical security studies approach shared topics with military studies by embracing the aesthetic turn that differentiates between the representation and the represented. The argument in this article is that to produce comprehensive information on its research topics military studies would benefit from embracing them as people experience them and not focus on their ontology. The article does not offer a methodological toolbox to the reader but rather an introduction to some classics of narratology and offers a few insights how this type of approach could be used in military history, strategy, operational art or even leadership studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,037
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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