Purchasing Power: Explaining Variation in the Canadian Armed Forces’ use of Contracted Services
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines why the Canadian military’s use of privatized defence services has varied over time. In answering this question, the hypothesis tested is that variation in the use of Private Military and Security Companies by the Canadian military has been driven by changes to the size and internal allocation of the defence budget. Drawing on the concept of constrained optimization, this hypothesis asserts that defence officials have attempted to optimize the allocation of the defence budget between its constituent spending categories of Personnel, Operations and Maintenance and Capital. Variation in the extent of service contracting has been influenced by changes to the size of the defence budget and constraints on its allocation. The dissertation reviews the history of changes to the size and allocation of the defence budget and the historical use of service contracts by the Department of National Defence (DND). It then examines four case studies that provide focused examinations of significant shifts in DND’s use of service contracts. Three of these cases examine increases to the use of service contracting: the Alternate Service Delivery program; In-Service Support contracting; and Operational Support Contracts. The fourth case study, the 2012 Service Contracting Cut, examines a decrease in the use of service contracts. This research found that constraints on DND’s ability to spend money on Personnel have been the most consistent cause of variation in the use of service contracts, but this variation was most significant when Personnel constraints were combined with budget cuts. Whether the combination of constraints on Personnel and budget cuts led to an increase or decrease in the use of service contracts has depended on the constraints on the other two major categories of defence spending (Capital or Operations and Maintenance).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».