The case for change: Reimagining research to transform military culture
Notice bibliographique
Résumé
Military culture change, driven by the imperative of meaningful inclusion of all military members, has been identified by the Department of National Defence and Canadian Armed Forces as a key priority. All who participate in defence-related research - especially the Canadian Institute for Military and Veteran Health Research - have a responsibility to think about what kind of research is needed to support military culture change. The research community is challenged to reflect on taken-for-granted practices and how they might need to be transformed to support change objectives. While reinforcing the critical role of Sex and Gender Equity in Research guidelines and Gender-based Analysis Plus in research, the discussion further emphasizes the required translation of diversity and participation into meaningful inclusion. This article foregrounds the pivotal role of research relationships and the co-creation of knowledge across participants, researchers, and stakeholder communities through accountable engagement at all stages of the research cycle, from conceptualization to the application of resulting knowledge. In summary, conducting meaningfully inclusive research in support of military culture change needs to focus on building community-wide competency and ensuring accountability to those with lived experience.
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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 | 0,419 | 0,309 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,077 |
| Communication savante | 0,050 | 0,070 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».