Little Green Men: The Growth of Sustainable Warfare in the United States of America
Notice bibliographique
Résumé
Since the first days of President Barack Obama's administration, the U.S military has embarked on an ambitious plan to change the way its fighting forces-Army, Navy, Marine Corps and Air Force-fight and fuel wars.Since 2009, the U.S. Department of Defense has taken great strides to incorporate renewable energy technology into its infrastructure and operations.It has also made significant gains in improving the efficiency with which fossil fuels are still used.As the most technologically advanced military in the world, the armed forces of the United States are well ahead of all other nations when it comes to adopting and advancing renewable energy in warfare.War has always driven the most important technological advances in human history.From agriculture to industry, medicine to commerce, through to the modern artificial intelligence and automation industries, technological breakthroughs are often hatched inside military research laboratories, tested on the battlefield and are later adopted for broad civilian use.Whether these technologies are developed first for the military-as in the harnessing of atomic energy, the development of the Internet, drone technology, digital photography and GPS mapping-or first in the civilian marketplace before military absorption and amplification, is not a central question of this study.That is to say that whether the military spearheads a technology's creation or is the thrust behind the spear matters little.The considerable capital, research and development, manpower and infrastructural investments that the U.S. Department of Defense affords technologies deemed useful to warfare is here the key difference-maker in a technology's
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».