Interagency Training for Comprehensive Operations: Government Partners Perceptions of Exercise Maple Guardian (La Formation Interorganismes aux fins d'Operations Globales: Perceptions des Partenaires Gouvernementaux de l'Exercise Maple Guardian)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : 39 members of Other Government Departments (OGDs) including 14 from the Canadian International Development Agency (CIDA), 11 from the Department of Foreign Affairs and International Trade (DFAIT), and 14 members of civilian police organizations (CIVPOL), completed a short questionnaire assessing their perceptions of the training effectiveness of Exercise Maple Guardian (EX MG), a large, realistic Canadian Forces (CF) pre-deployment training exercise. Members of OGDs rated the value of the training quite positively in terms of the degree of contact they had with members of the CF during the exercise and as preparation to work with the CF when deployed. Average ratings were less favourable with respect to the degree of contact with the Afghan role players during the exercise, and in terms of the resultant perceived value of the training as preparation to work with members of the Afghan population while deployed. Analyses revealed that CIDA, DFAIT and CIVPOL members rated the training effectiveness equally in terms of working with the CF. However, the CIDA group rated the training as being significantly more useful in terms of their ability to work with members of the Afghan population than did the DFAIT group (the CIVPOL group did not differ from either of the other two groups). Both the CIDA and the CIVPOL groups indicated that the training had provided them with more effective tools/skills for working with the Afghan public than did the DFAIT group. Results of analysis of the open-ended survey responses largely echoed the quantitative survey findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».