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Enregistrement W1566071868 · doi:10.32316/hse/rhe.v26i1.4347

One Officer Factory: The Royal Military College and Officer Education since 1955

2014· article· en· W1566071868 sur OpenAlexaffvenueabout
Randall Wakelam

Notice bibliographique

RevueHistorical Studies in Education / Revue d histoire de l éducation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary, Security, and Education Studies
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOfficerPolitical scienceHumanitiesManagementCharterLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article describes how between 1955 and 2000 the Royal Military College developed and operated a range of undergraduate and graduate degree programmes which satisfied the learning needs of the Canadian Forces. In so doing the College, actually a degree granting university with a charter from the province of Ontario, was able to meet the educational vision laid down in 1969 shortly after the three military services had been unified. More fundamentally, it shows how senior military leaders and the faculty of RMC were able to work together to provide the military profession with the intellectual skills and professional knowledge to deal with complex and often ambiguous security and defence challenges. Résumé: Cet article décrit comment, entre 1955 et 2000, le Collège militaire royal (CMR) a développé et mis en œuvre plusieurs programmes de premier cycle et d’études supérieures pour satisfaire aux besoins de formation des Forces armées canadiennes. En vertu d’une charte de la province de l’Ontario, ce collège fut autorisé à offrir des grades universitaires et put ainsi réaliser les objectifs en éducation formulés en 1969, peu de temps après l’unification des trois corps d’armée. Plus fondamentalement, ce texte montre comment les leaders militaires et les professeurs du CMR ont travaillé ensemble pour doter la profession militaire de compétences intellectuelles et de savoirs professionnels afin d’affronter les défis complexes et souvent ambigus de la sécurité et de la défense.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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