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Enregistrement W3208950762 · doi:10.4324/9781315613376-4

Dissecting Military and Security Outsourcing in Canada’s Expeditionary Culture : Afghanistan and the Future

2016· article· en· W3208950762 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Spearin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary and Defense Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutsourcingPolitical scienceMilitary sciencePoliticsNational securityMilitary operationPublic administrationEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter identifies that military and security outsourcing has helped a constrained professional military to conduct long-term and substantial operations overseas. It recognises that military and security outsourcing allowed Canada to make a contribution to international security while at the same time it helped to remake the Canadian Armed Forces' (CAF's) image. It then shows that outsourcing of the type contributed to the political palatability of Canada's expeditionary operation in Afghanistan. The chapter focuses on what the future might entail given the Afghanistan experience and potential shifts in Canadian military engagement. Military and security outsourcing is a fixture in the Canadian Armed Forces' (CAF) expeditionary operations. In August 2013, even with no substantial foreign military engagement underway at that time, the Department of National Defence (DND) initiated the iteration of the Canadian Forces Contractor Augmentation Program (CANCAP). The CAF's engagement in Afghanistan, Canada's largest, longest and most violent operational commitment since the Korean War, served as a multifaceted rebranding tool.

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 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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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