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Enregistrement W4361807550 · doi:10.1134/s1019331622210225

Canadian Military Policy in 2022: Preliminary Results

2022· article· en· W4361807550 sur OpenAlexaboutno aff
Dmitry Volodin

Notice bibliographique

RevueHerald of the Russian Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Political scienceBallistic missileUkrainianArcticPublic administrationMissileGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Canada began to supply lethal weapons to Ukraine in February 2022 and sent heavy weapons two months later. In 2022 the Trudeau government agreed to increase the Canadian military contingent in Latvia as part of a plan to strengthen NATO’s military presence in Eastern Europe. However, Canada did not comply with the NATO requirement for its members to spend 2% of GDP on defense. The aggravation of the Ukrainian crisis in 2022 did not lead to an increase in Canada’s military commitments in Europe, but to an increase in the North American dimension in Canada’s military policy. The Trudeau government used the aggravation of the Ukrainian crisis and hostilities in Europe to launch an expensive project with the United States to modernize their joint North American Aerospace Defense Command (NORAD). Canada’s main contribution to the modernization of NORAD will be to provide territory for the new NORAD surveillance system, which will include over-the-horizon radars, a network of other radar systems in the Canadian North, and space-based surveillance. Providing its territory for the new NORAD surveillance system and the purchase of F-35 fighters means Canada’s participation in the defense of North America from cruise and hypersonic missiles. There remains the possibility of Canadian support for US missile defense against ballistic missiles. Canada supports the admission of Finland and Sweden to NATO not just as new military allies in the Arctic, but also as countries like-minded with Canada.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
Routes d'admission1
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