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Enregistrement W3165746214 · doi:10.1017/eis.2021.11

Whole of (coalition) government: Comparing Swedish and German experiences in Afghanistan

2021· article· en· W3165746214 sur OpenAlexaff
Maya Dafinova

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of International Security · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanPolitical scienceMultinational corporationBureaucracyPublic administrationPoliticsBlueprintPolitical economySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Whole-of-government (WOG) approaches have emerged as a blueprint for contemporary peace and state-building operations. Countries contributing civilian and military personnel to multinational interventions are persistently urged to improve coherence and enhance coordination between the ministries that form part of the national contingent. Despite a heated debate about what WOG should look like and how to achieve it, the causal mechanisms of WOG variance remains under-theorised. Based on 47 in-depth, semi-structured interviews, this study compares Swedish and German WOG approaches in the context of the International Security Assistance Force (ISAF). I argue that coalition bargaining drove the fluctuation in the Swedish and German WOG models. Strategic culture was an antecedent condition. In both cases, COIN and the war on terror clashed with foundational elements of the Swedish and German strategic cultures, paving the way for a non-debate on WOG on the political arena. Finally, bureaucratic politics was an intervening condition that obstructed or enabled coherence, depending on the ambition of the incumbent coalition government to progress WOG. Overall, the results suggest that coalitions face limitations in implementing a WOG framework when the nature of the military engagement is highly disputed in national parliaments.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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