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Enregistrement W2505017961 · doi:10.1057/9781137003355_5

The People: Ambivalent Supporters

2014· book-chapter· en· W2505017961 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Ankersen

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIrish and British Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsAmbivalenceBattlefieldGovernment (linguistics)Political sciencePopulationPublic opinionPolitical economyLawPublic administrationHistorySociologyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intensity of the people’s role in military activity has changed from the days of mass mobilization war that characterized the West in the 19th and first half of the 20th centuries. 1 When, for instance, NATO armies are deployed, the populations of most of Europe and North America may ‘sympathasize but do not suffer; they empathize but they do not experience’. 2 However, that is not to say that the people have no role in contemporary operations. In democracies like Canada, the population has a significant influence on the way both the government and the military conduct themselves on the battlefield. So while Colin McInnes may be correct in his assessment on suffering, he is wrong when he says that “society no longer participates, it spectates from a distance.” 3 Philip Everts believes that, “whether the consequences are good or bad, and whether we like it or not, the public is … always involved in wars, their participation, conduct or prevention, and whatever their form, as participant or observer.” Therefore, he continues, “public opinion, what people think and the way they look at the world and how they act upon their convictions in the political process [is] not only a topic of concern to governments, but consequently also a major factor in understanding foreign policy and international politics.” 4 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,021
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreAutre

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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