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Enregistrement W2371850373 · doi:10.1057/9781137513762_1

Introduction: Reflecting on the Global Impact of the RMA

2015· book-chapter· en· W2371850373 sur OpenAlexaff
Jeffrey F. Collins, Andrew Futter

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and Russian Geopolitical Military Strategies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVictoryPolitical scienceDoctrineMilitary doctrinePolitical economyRevolution in Military AffairsIntervention (counseling)LawMilitary scienceSociologyPoliticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearly a quarter of a century after US-led coalition forces relied extensively on information technology, hi-tech precision weapons and joined-up military doctrine to comprehensively defeat Saddam Hussein’s Iraqi army in Operation Desert Storm, the concept, implications and legacy of the so-called Revolution in Military Affairs (RMA) remains both contested and indistinct. Indeed, and while the swift and impressive military victory in early 1991 ignited a widespread scholarly and policy debate about the transformative nature of modern technology in warfare, 1 and became commonplace in strategic studies’ literature and policy guidelines throughout the 1990s and early 2000s, the military challenges of the past decade and a half have increasingly called in to question the efficacy of the RMA concept and its application. Conflict and intervention in Afghanistan, Iraq, Lebanon, Gaza, Mali, Libya, and most recently in Ukraine and against the group known as Islamic State (IS), have all pointed to a different type of challenge for modern militaries — and provided a difficult test for the RMA concept. As a result, the notion of an RMA has slowly disappeared from both academic and policy debate in the last decade and a half, as traditional and conventional conceptions of warfare have given way to asymmetric conflict and more complex use of force scenarios (at least that is, for the time being). However, RMA-based thinking and decisions continue to impact and affect the way modern militaries around the world approach and plan for future conflict, and many are still dealing with the effects of RMA-inspired decisions taken during the 1990s, and/or continue to base military planning at least partly on these ideas. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,007

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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