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Enregistrement W2891166649 · doi:10.1177/0095327x18790570

Use It or Lose It: The Political Economy of Counterinsurgency Strategy

2018· article· en· W2891166649 sur OpenAlexaboutno aff
Carrie A. Lee, John Kendall

Notice bibliographique

RevueArmed Forces & Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBureaucracyPoliticsGovernment (linguistics)Spanish Civil WarQuarter (Canadian coin)WageWork (physics)EconomicsPolitical economyPolitical scienceDevelopment economicsEconomyLabour economicsLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regular budget cycles and annual evaluations of bureaucratic funding have created a “use-it-or-lose-it” atmosphere in agencies throughout the American government, resulting in large expenditures in the fourth quarter of the fiscal year. We show that these spending patterns apply in a least likely case: junior officers in a war zone, and that indiscriminate fourth-quarter expenditures are correlated with increases in insurgent violence. Using reconstruction data from the war in Iraq, this article shows that the tendency to overspend at the end of the fiscal year is both pervasive and detrimental to security objectives. By combining extensive interview work with econometric analysis, this article offers new insights into the politics of war, civil–military relations, and postconflict reconstruction and suggests that these pathologies may have a substantive, negative impact on a government’s ability to effectively wage counterinsurgency operations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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