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Enregistrement W2997554137 · doi:10.2478/jms-2019-0004

Integrated defence workforces: Challenges and enablers of military–civilian personnel collaboration

2019· article· en· W2997554137 sur OpenAlexaffabout
Irina Goldenberg, Manon Andres, Johan Österberg, Sylvia James-Yates, Eva Johansson, Sean Pearce

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary, Security, and Education Studies
Établissements canadiensDepartment of National Defence
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilitary personnelGeneral partnershipWorkforcePublic relationsWork (physics)EngineeringPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Defence organisations are unique in that they comprise integrated military and civilian personnel working in partnership with each other (e.g., in headquarters, on bases, on missions, in academic settings). Many defence civilians are supervised by military supervisors and managers, while others are themselves responsible for managing military personnel. At the same time, despite often high levels of partnership and integration, military and civilian personnel are governed by very different personnel management systems, and have distinct cultures. These factors can affect the nature and quality of the collaboration and influence personnel outcomes and organisational effectiveness. Indeed, defence organisations are increasingly recognizing the importance of optimizing integration between their military and civilian workforces, with many adopting organisational terms implying that the military and civilian workforces form a cohesive whole: the Defence Team (Canada), the Whole Force Concept (United Kingdom), One Defence Team (Sweden), and Total Defence Workforce (New Zealand). This paper presents results from the Military–Civilian Personnel Survey (MCPS), which was administered in 11 nations as part of a NATO Research Task Group on the topic of military-civilian personnel collaboration and integration (NATO STO HFM RTG-226). This survey was the first systematic examination of large samples of military and civilian respondents, and the first to examine military–civilian relations from the perspective of both military and civilian personnel. The results presented here are based on three open-ended questions included in the survey, which asked respondents to identify 1) the most important factors for establishing and maintaining positive military-civilian personnel work culture and relations, 2) the challenges of working in a military-civilian environment, and 3) the main advantages of working in a military-civilian environment. Results of 5 nations, including Canada, Netherlands, New Zealand, Sweden, and the United Kingdom ( n =1,513 military respondents and n = 2,099 defence civilians) are presented. Results indicate that mixed military-civilian work environments present both unique challenges and advantages, and identified the factors considered to be important for enhancing integration and collaboration between military and civilian personnel. Given that many cross-national patterns emerged, these findings provide useful insights for enhancing military and civilian personnel integration and collaboration across nations. *Adapted from the material first reported in Goldenberg, I. & Febbraro, A.R. (2018; in publication). Civilian and Military Personnel Integration and Collaboration in Defence Organizations . NATO Science and Technology Organization Technical Report - STO-TR-HFM-226. DOI 10.14339/STO-TR-HFM-226. ISBN: ISBN 978-92-837-2092-8.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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