Civil-Military Engagement During Public Health Emergencies: A Comparative Analysis of Domestic Responses to COVID 19
Notice bibliographique
Résumé
Despite the central role that domestic militaries regularly play in supporting civilian disease outbreak responses, the dynamics of civil-military coordination during major health emergencies remain largely under-explored in public health, humanitarian, and security literatures. Previous research has found, furthermore, that existing international civil-military guidelines hold limited relevance during pandemics, especially at national and local levels, which is currently evidenced by the observable lack of coherence and high variance in domestic military approaches to COVID-19 worldwide. This article presents a comparative analysis of three of these approaches—in the United Kingdom, China, and the Philippines—and maps these countries’ military contributions to the COVID-19 response across a number of domains. Analysis of these case studies builds knowledge and provides important insights into the ways that humanitarian civil-military engagement exists in unacknowledged contexts and forms; how militaries are often ‘first responders’ rather than a ‘last resort’ in crisis contexts; the confusion surrounding how to understand various non-military armed and security actors; and how pandemics represent a unique domain for humanitarian civil-military engagement that tests both the international system and international norms. This paper concludes with policy, guidance development, and research recommendations for improved practice during localised humanitarian civil-military engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».