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Enregistrement W2801149517 · doi:10.5334/sta.610

The Need for Progress in an Era of Transformation: South African Professional Military Education and Military Effectiveness

2018· article· en· W2801149517 sur OpenAlexvenueno aff
Abel Esterhuyse, Benjamin P. O. Mokoena

Notice bibliographique

RevueStability International Journal of Security and Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary, Security, and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOfficerAccreditationMilitary sciencePolitical scienceElement (criminal law)Military theoryRevolution in Military AffairsPublic administrationMilitary personnelMilitary policyEconomic growthPublic relationsManagementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article explores the link between defence sector reform, military effectiveness, and education. During the post-1994 transition, defence sector reform in South Africa primarily involved the ‘transformation’ of the South African National Defence Force (SANDF). The transformation of the military, though, was predominantly driven by the notion of racial representation with little emphasis on embedding military effectiveness as a central element of the transformation effort. While, education was recognised as a key element in the transformation of the military, the emphasis was on the programmes of the National War and Defence Colleges in Pretoria, targeting senior military officers. However, the accreditation of these institutional programmes through alignment with civilian universities was problematic and has forced the military to critically evaluate the pathway for the development of its officer corps. The evolving approach of the SANDF towards military education provides a useful case study to highlight the importance of a long-term view of military effectiveness, underpinned by a committed and educated officer corps, as a central component of defence reform initiatives.

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)0,009
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,019
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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