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Enregistrement W3127791786 · doi:10.55540/0031-1723.2772

Canada's Lessons

2019· article· en· W3127791786 sur OpenAlexafffundabout
Howard G. Coombs

Notice bibliographique

RevueThe US Army War College Quarterly Parameters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesCommand and General Staff CollegeCanadian Armed Forces
Mots-clésPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reflects on the evolution of Canada's whole-of-government approach in the context of international cooperation in Afghanistan.Although the effort resulted in great gains when Canadian Forces were actively involved in combat roles, the nation does not seem interested in maintaining the capability as a framework for quickly responding to current or future international crises.P olitical scientist Stephen M. Saideman captured the incomplete state of Canada's post-Afghanistan learning with this simple advice: Canada should "not to do it again." 1 Five years after the commitment ended, national introspection has been left to scholars attempting to understand the consequential changes.To comprehend the modifications resulting from Canada's experiences in Afghanistan, one must understand the shifts that occurred within the government during the conflict and then scrutinize the outcomes.2 Finally, reflection can occur to determine if the efforts changed how Canada engages in post-Afghanistan missions and if there are lessons that have been learned and implemented.3 The unprecedented level of interdepartmental cooperation and involvement that was necessary to advance objectives in Afghanistan obviously made the effort unique.By the end of the combat mission in 2011, needs for integrated strategic coordination, planning, and guidance, as well as requirements for interoperational departments were accepted and applied.These were necessary to produce integrated effects, or impacts, in the mission area.Notably, other countries involved in this North Atlantic Treaty Organization (NATO) commitment, such as the United States, faced similar challenges, which also resulted in adaptation and innovation.This article demonstrates that, despite Canada identifying and implementing these lessons during the Canadian combat mission The author would like to thank Brigadier-General (Retired) Serge Labbé, Colonel (Retired) Brett Boudreau, Major-General (Retired) Terrence "Terry" Liston, and Ms. Lindsay Coombs. 1 Stephen M. Saideman, "Lessons of History: What the Afghanistan

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)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0190,009
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0120,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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