Integrating civilians into military organizations: Linking micro and macro levels of analysis
Notice bibliographique
Résumé
LAY SUMMARY The wars in Iraq and Afghanistan changed how civilians are integrated in military units, which has key implications for both personnel and the larger organization. Examining micro-effects is important because they reveal unintended consequences of personnel policies based on macro-level goals and assumptions. This article reviews 15 years of sociological research on micro-level outcomes across several key domains. Extant literature presents consistent findings of negative impacts of civilian integration on social comparisons, retention, cohesion, and mental health. Conversely, mixed results are found on military-civilian (mil-civ) integration on military culture and customs. This article also proposes a novel theoretical model to explain how these micro-effects affect macro-level military readiness. Accordingly, this article provides a framework to organize extant literature and identify new research linking micro-macro levels in military organizations. It is clear mil-civ blended forces produce unintended challenges for military readiness and individual personnel. Moving forward, more research is needed to examine unintended effects based on race and gender representation in a mil-civ blended force. There is much still unknown about the micro-level effects of systematically integrating civilians — for both military and civilian personnel — but what is clear is that it produces numerous unintended challenges for military readiness and individual service members.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».