Gender Integration Into The Military: A Meta-Analysis Of Norway, Canada, Israel, And The United States
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 15 years, the Global War on Terrorism has necessitated an examination of the military’s practices and the way that they meet the complexities of new and different types of war and tactics. Vital to this examination are policies related to the inclusion and deployment of women in combat. Burba stated war is not a setting for social testing, but the American Military must embrace the social subtleties of gender differences in an effort to meet the Armed Services requirement for an ever-changing asymmetrical battlefield. This study compares and contrasts the American current policy divergent to three other countries’ policies that have successfully integrated women into combat: Norway, Canada, and Israel. Through this examination, an opportunity to recognize gaps in training and procedural information that are most important to the successful implementation in the United States is revealed. The scientific data, although supporting the fact that physiological differences exist between men and women, were not supported in the argument that all women should be excluded from combat units. In all case studies, it was found that women who volunteered for combat assignments performed equally as well as their male counterparts without degradation of operational readiness or a lower unity of cohesion. However, I was not surprised that the leaders of the three counties observed that the successful integration of women into combat units is not about changing a culture. It is simply a leadership issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».