Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».