Military Acronyms: Notion, Categorization and Classification
Notice bibliographique
Résumé
The article presents an overview of acronyms classification in English military terminology. Legal documents, official website of State Border Guard Service of Ukraine, journals and dictionaries related to military terminology were investigated in the research. Mostly used acronyms in English military terminology were classified and 718 definitions were singled out. Such methods as theoretical analysis, comparison, substantiation, and generalization, systematization of theoretical and practical material were used for the analysis of the scientific sources concerning military acronyms, comparing the military terminology acronyms according to their common usage, the selection of acronyms groups and their categorization correspondingly. As a result, the acronyms were divided according to their common usage into the following groups and subgroups: management acronyms (personnel, positions and organization acronyms), service acronyms (NATO and everyday activity acronyms), military operations acronyms (operational and communication acronyms), armament and military equipment acronyms (military equipment, weapons and ammunition acronyms), military medicine acronyms (medical training and medical terms acronyms), military law acronyms (documents, personnel and legal bodies’ acronyms), vehicles acronyms (marine vessels, land vehicles and military aircraft acronyms), nuclear area acronyms (missile, nuclear legislation and nuclear bodies acronyms), Armed forces organization acronyms (Army Command, Air Force, Navy and military intelligence acronyms). At the final stage of the study military terminology acronyms classification was developed and graphically presented using the MindManager program to categorize military acronyms according to their common usage.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».