Defending Democracy and Securing Diversity
Notice bibliographique
Résumé
1. Introductory Note Christian Leuprecht 2. Rethinking Diversity and Security Alan Okros 3. Evolution of Policing and Security: Implications for Diverse Security Sectors David Last 4. Evolving UK Policy on Diversity in the Armed Services: Multiculturalism and its Discontents David Mason and Christopher Dandeker 5. Harnessing Social Diversity in the British Armed Forces: The Limitations of 'Management' Approaches Victoria Marie Basham 6. Sex, Gender and Cultural Intelligence in the Canadian Forces Karen D. Davis 7. Ethnic Cultural Minorities and their Interest in a Job in the Royal Dutch Army Jelle van den Berg and Rudy Richardson 8. Can Women Make a Difference? Female Peacekeepers in Bosnia and Kosovo Liora Sion 9. Diversity in the Canadian Forces: Lessons from Afghanistan Anne Irwin 10. Ethnic Diversity and Police-Community Relations in Guyana Joan Mars 11. The Politics of Race and Gender in the South African Armed Forces: Issues, Challenges, Lessons Lindy Heinecken and Noelle van der Waag-Cowling 12. Gender Mainstreaming: Lessons for Diversity Donna Winslow 13. Diversity as Strategy: Democracy's Ultimate Litmus Test Christian Leuprecht
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».