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Enregistrement W4389946516 · doi:10.4324/9781032626574-8

The Royal Canadian Navy

2023· book-chapter· en· W4389946516 sur OpenAlexaboutno aff
Timothy Choi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNavyAeronauticsHistoryEngineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Royal Canadian Navy (RCN) is well-known for its specialisation in antisubmarine warfare (ASW). From its trial-by-fire during the Second World War to the present-day participation in numerous international ASW exercises, much of the literature on the RCN&s;s military tasks focuses on the development of its ability to defend and deter submarine attacks on trans-Atlantic shipping. During the Cold War, the acquisition and maintenance of this dedicated ASW capability came at the expense of nearly every other naval warfare mission. However, the RCN&s;s focus on ASW was not a foregone conclusion, and indeed its actual combat missions since the end of the Second World War have rarely required that specialised capability. Such was the case with the RCN&s;s participation in the Korean War. Amidst a wholesale transformation of its fleet force structure towards ASW in the North Atlantic, the RCN was called away to the opposite side of the world. Not only was this deployment carried out initially by the Pacific fleet that would soon be relegated to a mere ‘training’ force, but the mission itself also involved nearly none of the ASW specialisation that was gained during the last war and was being cultivated in new construction. This chapter contextualises the RCN&s;s participation in the Korean War within its overall postwar transformation towards a dedicated Atlantic antisubmarine force. It highlights the challenges inherent in a smaller-sized navy&s;s attempt to match naval means with strategic ends during times of peace and the importance of multi-mission capabilities for countries with transoceanic interests.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3550,166

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,150 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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