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Enregistrement W4312413127 · doi:10.56686/9781737040569

The Trillion Dollar War: The U.S. Effort to Rebuild Afghanistan

2021· book· en· W4312413127 sur OpenAlexfundno aff
Abid Amiri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Air ForceJapan International Cooperation AgencyAlberta Innovates - Technology FuturesUnited Nations High Commissioner for RefugeesU.S. NavyUnited Nations Development ProgrammeMcMaster UniversityJohns Hopkins UniversityHarvard UniversityU.S. Department of StateUNICEFSpinal Muscular Atrophy FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésLiberian dollarAfghanSpanish Civil WarPolitical scienceVietnam WarMilitarizationWar on terrorEconomic historyDevelopment economicsHistoryLawBusinessEconomicsPoliticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What if the U.S. war on terror in Afghanistan was fought not by the military but by educating the Afghan youth, and what if the trillion dollars had been spent instead on economic development in Afghanistan rather than on bombs and fighter jets? The Trillion Dollar War helps explain the United States’ efforts to rebuild Afghanistan during the last 20 years. The book outlines the successes and failures of both Afghans and Americans in this endeavor. In addition, it provides an in-depth analysis of the cost of America’s longest war, and it asks whether spending more on education and infrastructure than on weapons of war would have resulted in a different outcome.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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