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Enregistrement W2275906911 · doi:10.14288/1.0073732

Non-traditional security in the post-Cold War era : implications of a broadened security agenda for the militaries of Canada and Australia

2013· article· en· W2275906911 sur OpenAlexaboutno aff
Leanne Jennifer Smythe

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary and Defense Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCold warPolitical scienceSecurity studiesInternational securityPost–Cold War eraPublic administrationPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing salience of non-traditional security concerns for the post-Cold War national security of western states has led this author to ask: What implications does the post-Cold War proliferation of “security” threats, and therefore, the securitization of non-traditional challenges, hold for the primary security institution of the state, namely, the military? Using the research design of a heuristic case study, this project seeks to answer this question through the methodology of process tracing, relying on document analysis and semi-structured elite interviews for data. This dissertation first argues that the category of “non-traditional” security concerns can be separated into three “types”: (1) Fragile and Failing States, (2) Global Terrorism, and (3) Transnational Political Challenges. Using this framework, the dissertation then examines two cases, which are the national security strategies of Canada and Australia throughout the post-Cold War Era. For each case, the impact of the securitization of non-traditional security concerns is analyzed with relation to defence policy, military doctrine, force structure, and operational outputs. It concludes that both militaries have been significantly impacted by the securitization of non-traditional security concerns during the post-Cold War Era, although the securitization processes and policy outcomes have been different in each case.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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