Overview of Military Operations in Response to Domestic Emergencies, Global Pandemics, and Civil-Military Relations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Domestic military operations in democracies had historically been rare, reserved for extreme emergencies. However, the proliferation of unconventional threats, notably climate change, biosecurity hazards, and terrorism, has significantly increased the frequency, complexity, and duration of domestic deployments. This book provides a global comparative study of domestic military operations, with a specific focus on the COVID-19 pandemic. The diverse 26-country contributions investigate how varying national contexts, governmental systems, and military structures influenced these deployments, as well as the impact on civil-military relations. While the pandemic created similar demands, states responded differently, allowing for the identification of broader patterns. The research examines the legal frameworks for domestic operations, the specific roles militaries played during COVID-19 (e.g., medical support, logistics, security), and implications for civil-military relations. The case studies show that due to their readiness and organizational capacity, militaries across the globe are increasingly called on domestically as a “force of last resort.” However, extensive deployments and so-called “mission creep” are straining resources for force generation and sustainment, affecting operational readiness, especially for core combat missions. This trend challenges traditional conceptions of civil-military relations theories, raising concerns about blurred roles and professionalism. The volume draws on principal-agent theory for a more nuanced understanding of civil-military dynamics during the pandemic: political executives used the military as an agent, with heightened risk for "agency slack" or "securitization," depending on civilian oversight. The volume concludes that the armed forces need to be versatile, agile, and adaptable as "guardians of the nation" in response to the evolving security environment.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».