Strategic Analysis of the Appointment Requirements for the Minister of National Defence: Should he wear the uniform as well?
Notice bibliographique
Résumé
November 4, 2015 marked the day that Canadian Armed Forces veteran, Harjit Singh Sajjan, was sworn in as Minister of National Defence.[1] The Canadian population applauded the appointment made by Justin Trudeau because it appeared natural to have a Minister of National Defence who had previously worn the Canadian Armed Forces uniform. The support was an unexplained phenomenon; for some reason, the Canadian public was excited, curious and confident in the ministry’s new leader because of his close ties to the department. Though many veterans have held the position of Minister of National Defence, it has never been a requirement to be a veteran to hold the position. Many scholars believe that a Minister of National Defence who has prior military experience is more of an asset in this role. Despite this belief, there remains no military prerequisites for the Minister of National Defence position. This paper will analyze the role of the Minister of National Defence and discuss why having a member of parliament who is also a veteran is not a practical policy to continue implementing in future governments. [1] Statement by the Prime Minister of Canada Following the Swearing-in of the 29th Ministry. (n.d.). Retrieved November 18, 2017, from http://www.marketwired.com/press-release/statement-prime-minister-canada-following-swearing-29th-ministry-2070297.htm
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».