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Enregistrement W4306878462 · doi:10.1080/14702436.2022.2137494

The politics of military procurement: the F-35 purchasing process in Canada and <i>Australia</i> Compared

2022· article· en· W4306878462 sur OpenAlexaffabout
Alexander Howlett, Andrea Migone, Michael Howlett

Notice bibliographique

RevueDefence Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementBattlePurchasingPoliticsDoctrineGovernment (linguistics)Political scienceLawCommonwealthPublic administrationBusinessMarketingHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The willingness of defence departments to select the F-35 Joint Strike Fighter (JSF) for their fifth-generation multirole fighter has frequently been analyzed as stemming from the close historical connections allies such as Japan or Canada have with the United States. However, such an approach glosses over or ignores the operation of military procurement processes which are more idiosyncratic and subject to many pushes and pulls from different actors and directions. This article compares the experiences of Australia and Canada in procuring the JSF. Both countries are British Commonwealth members, with a long history of supporting western, and in particular, US alliances. But while Australia has secured its F-35 procurement and the Royal Australian Air Force (RAAF) has already received its F-35s, Canada has only recently overcome a lengthy F-35 procurement battle that remains mired in controversy and will not deliver to the Royal Canadian Air Force (RCAF) an aircraft for several years yet. This comparative case study between Australian and Canadian defence priorities offers a new explanation for this disparity of procurement success based on the need to both create and maintain alignment between government strategic defence policy and military service doctrine if major platform purchasing decisions are to survive.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0180,009
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,199 · 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
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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