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Enregistrement W29698019 · doi:10.1037/hea0000615

Sobre la eficiencia en defensa

2014· article· en· W29698019 sur OpenAlexfundno aff
Carlos Martí Sempere

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabajo investiga una cuestion fundamental relacionada con la provision de seguridad y defensa a la sociedad: la obtencion del conjunto de capacidades militares que aseguren, de manera eficiente, la proteccion de los ciudadanos frente a agresiones externas, es decir, de forma que se utilicen los menores recursos. Para ello se identifican los metodos, procedimientos, estructuras organizativas e institucionales disenadas para: 1) determinar las capacidades militares que precisa la defensa y 2) proceder a su materializacion lo que incluye la obtencion de recursos internos asi como de los bienes y servicios externos que estas precisan. Una vez identificados, se analiza de forma critica y exhaustiva la idoneidad de estos metodos y estructuras para la generacion optima de capacidades en el sentido anteriormente indicado. La referencia para este analisis es la literatura academica sobre estas cuestiones en diversos campos del conocimiento, incluida la especializada en el sector de la defensa. El resultado de este analisis es una descripcion de los principales factores que, en la practica, condicionan la asignacion eficiente de recursos para la defensa, entre los que puede citarse la propia naturaleza de esta actividad; las dificultades de alinear los objetivos de los diferentes actores, bien a traves de mecanismos de decision colectiva, estructuras organizativas o el mercado; los problemas de informacion e incertidumbre asociados a la toma de decision; la racionalidad limitada del ser humano, o la resistencia al cambio. La conclusion final es que los metodos de tipo heuristico y las estructuras usados habitualmente para facilitar la decision colectiva, aunque ayudan a tomar mejores decisiones, no garantizan resultados optimos en la mayoria de los casos. Su modificacion para incrementar la eficiencia resulta, sin embargo, complicada, pues, aunque pueden atenuarse algunos efectos adversos, tambien pueden generarse otros que, en ultima instancia, den como resultado una solucion peor en su conjunto. Es decir, estos metodos y estructuras presentan limitaciones dificiles de corregir. En particular, la ausencia de un soporte teorico y empirico solido que sustente la validez de los citados metodos y estructuras hace que prevalezcan enfoques evolutivos, relativamente simples, basados en comportamientos adaptativos, incrementales, imitativos, de prueba y error, y de debate informado.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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