The Past as Future: The US Army's Vision of Warfare in the 21st Century"
Notice bibliographique
Résumé
Today the US Army is engaged in the effort to learn the appropriate lessons from the wars it has been engaged in since the autumn of 2001 and to think through what type of force it needs to be, with what kinds of capabilities, in order to prepare for further future conflicts in the 21st Century. Estimating the character of future conflicts, and then preparing one’s forces appropriately, is not an easy task. A critical line of argument today is that the vision of future warfare the Army developed in the decade plus following the end of the Cold War left it ill-prepared for the wars it found itself conducting in Afghanistan and Iraq. In an article published in 2007, US Army Lt. Col. Paul Yingling very pointedly, and very boldly for a serving officer, contended that, “throughout the 1990s our generals failed to envision the conditions of future combat and prepare their forces accordingly.”1 The US Army’s operational experiences in the first decade of this century, particularly in the early years of the long conflict in Iraq, suggest that it marched eyes wide shut through the decade of the 1990s into the 21st Century.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».