Preparing for future security challenges with practitioner research
Notice bibliographique
Résumé
Mid-sized countries face a changing security environment, and cannot be certain that the knowledge and practices of the past will serve the future. The officers, professors, and researchers in defence universities are the custodians of military sciences that must adapt to these changing situations. Practitioner research should be modelled and encouraged in defence universities as a vehicle for advancing military sciences to meet new challenges. Previous practitioner research in higher and adult education has highlighted the need for experiential learning in other professions. The authors report on practitioner research by professors at pre-commission military academies to improve cadets’ understanding of peace and conflict. Military and police education is often experience-based, but there are few reports of practitioner research on its effectiveness, nor of combining peace and conflict education with out-of-classroom experiences. Legitimation Code Theory provides tools for understanding different teaching approaches. Comparing four cases of practitioner research on experiential learning the authors present models for practitioner research on teaching peace and conflict through out-of-classroom experiences, and conclude with means of evaluating learning experiences by pre-commission cadets, drawing on legitimation code theory. This is increasingly important for military academies striving to meet academic standards, but also to preserve professional values and young officer motivation to confront new challenges.
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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 | 0,144 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,024 |
| Communication savante | 0,032 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».