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Enregistrement W2096779503

Shared Sacrifice? An Inquiry into the Willingness to Perform Compulsory Military Service

2009· article· en· W2096779503 sur OpenAlexvenueno aff
Esteban G. Dalehite, Liucija Birškytė

Notice bibliographique

RevueJournal of military and strategic studies · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilitary serviceReligiosityService (business)Service memberMilitary personnelPolitical scienceTerrorismMilitary medical ethicsSacrificeMilitary threatLawPublic relationsPublic administrationMilitary scienceGeographyEconomicsEconomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recurring debate over mandatory military service has been revived as the U.S. all-voluntary military force is stretched to its limits in the war on terrorism. With the purpose of shedding light on preferences for compulsory military service, this article presents an inquiry into the characteristics of individuals that are more willing to perform compulsory military service. Using a national data set on high school students, one of the main insights derived from this study is that the characteristics of high school students willing to perform compulsory military service agree substantially with known characteristics of military recruits. In other words, high school students favour compulsory service in the military if they already have a predisposition to enter the military voluntarily. The research shows that the person who may be more willing to perform compulsory military service has the following characteristics: Parent in the military, low socio-economic status, conservative, male, and from the Mountain, Pacific, and Southern regions of the United States. Regional variations in willingness to perform compulsory service appear, in part, to capture regional variations in religiosity.

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)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,189 · 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'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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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