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Enregistrement W3007872568 · doi:10.31857/s268667300008244-8

Main Tendencies in Reforming Human Services within the U.S. Defense Enterprise at the 21st Century Beginning

2020· article· en· W3007872568 sur OpenAlexaff
Igor Prokopiev

Notice bibliographique

RevueUSA & Canada Economics – Politics – Culture · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensInstitute for Christian Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman servicesBusinessSocial securityInvestment (military)Military personnelAdministration (probate law)Service (business)Public relationsRemunerationPublic administrationPolitical scienceFinanceEconomicsPoliticsEconomic growthLawMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Providing for social services in the Armed Forces is one of the pillars of maintaining U.S. national defense and security, keeping military service attractive. Social benefits for personnel and their families are aimed at increasing efficiency of the defense enterprise, achieving sufficient level of moral, discipline and readiness. Managing military social services is an important, yet a complicated task. U.S. military leadership considers reforming this area of responsibility one of its top priorities on the list of changes within the Department of Defense that has been steadily increasing investment in human capital since the beginning of the 21st century. As of today, social expenditures comprise approximately 30% of the military budget – almost twice as the expenditures on procuring weapons and military equipment. However, budgeting per se does not mean automatic boost in efficiency of the provided social services. Therefore, the investment is directed at establishing and strengthening a viable management system that allows to administer at the best value the resources at disposal. Since 1990s, the Pentagon has been systematically reorganizing the military healthcare, modernizing remuneration mechanisms and social security of the service members, enhancing retirement system, etc. Major achievements were registered during the administrations of George W. Bush and Barack Obama. In 2010s, the defense enterprise faced the effects of the protracted armed conflicts and austere economic environment that required addressing a wide range of issues related to recovery and social reintegration of the veterans. Donald trump administration in general is committed to the health care and retirement agenda set forth by its predecessors. However, it has yet to resolve all the difficulties due to the inherent red tape that accompanies these are as of activity. Nevertheless, it appears the Americans will continue reforming the military social services in the foreseeable future.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,185 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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