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Enregistrement W2058450879 · doi:10.1017/s0008423914000754

Canadian Public Opinion about the Military: Assessing the Influences on Attitudes toward Defence Spending and Participation in Overseas Combat Operations

2014· article· en· W2058450879 sur OpenAlexaffabout
Scott Fitzsimmons, Allan Craigie, Marc André Bodet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Political sciencePublic opinionMilitary personnelInstitutionPublic spendingPublic administrationPublic relationsEconomic growthEconomicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite more than a decade of heightened defence spending and active fighting in the War in Afghanistan, the longest combat operation in the history of the Canadian Forces, scholars know precious little about how the socio-demographic characteristics and attitudes of Canadians may influence their views about taking part in overseas combat operations and funding the institution charged with carrying out these dangerous activities. By testing a range of hypotheses, which purport to explain the influence of multiple socio-demographic and attitudinal factors on Canadians' attitudes toward defence spending and the participation of the Canadian Forces in overseas combat operations, against data from the 2004 and 2011 Canadian Election Study, this article ascertains the most important determinants of Canadians' preferences about defence spending and the use of military force by the Government of Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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