What Canada could learn from U.S. defence procurement: Issues, best practices and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Despite differences in scale, Canada and the U.S. face common challenges in military procurement and there is much Canada can learn as both countries pursue reforms. The U.S. employs a system of systems approach, based on requirements, resource allocation and acquisition. The process begins with the Joint Capabilities and Development System, focused on identifying and prioritizing needs and assessing alternatives. This is followed by the Planning, Programming, Budgeting and Execution System, which leads to the creation of a budget and provides guidance for the project’s execution. The third and final step is the Defense Acquisition System, which oversees the development and purchase of the new equipment. While deceptively simple in summary, U.S. defence procurement is dogged by problems — particularly cost overruns, a surfeit of key players and delayed schedules which degrade troops’ performance in the field. Additionally, the defence products market is restricted, inevitably limiting competition, encouraging misbehaviour on the part of business and driving up prices. The DoD is in the midst of consultations with contractors and Congress is undertaking an effort to rewrite acquisition laws. But the most pressing questions remain: Does a best procurement practice exist? If so, what criteria define it? In light of Canada’s new Defence Procurement Strategy (DPS), some lessons are clear. Further analysis is needed to figure out whether reforms can succeed in so narrow a marketplace. More attention must be paid to shaping contracts and clarifying expectations about sticking to schedules. And Ottawa must think carefully about the military’s needs, as it pushes ahead with the DPS. In surveying change at the DoD, this brief draws pointed conclusions to which Canada’s defence planners must pay heed, if they’re to leave the military stronger than they found it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,019 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».