Canada and the United States: A Divergence in Attitudes Towards Defence and NATO
Notice bibliographique
Résumé
The stark divergence in Canadian and American approaches to defence spending and NATO contributions highlights fundamental differences in how these allies conceptualize security. While the United States prioritizes hard power—allocating 3.4% of GDP to military expenditure and emphasizing coercive capabilities—Canada adopts a soft power strategy, focusing on diplomatic engagement, peacekeeping, and leadership in NATO missions despite spending only 1.3% of GDP on defence. This contrast has fueled tensions, particularly under the Trump administration, which labelled Canada a "free-rider" for failing to meet NATO’s 2% spending target. Yet Canada counters that its qualitative contributions—such as leading NATO battlegroups in Latvia and training missions in Iraq—demonstrate commitment through participation rather than pure financial metrics. The debate underscores deeper ideological divides: The U.S. views military and economic dominance as central to global security, whereas Canada champions multilateralism and institutional engagement. While these differing approaches have strained bilateral relations, NATO’s structure accommodates both, as seen in Article 2’s emphasis on democratic values alongside collective defence. Moving forward, the challenge lies in balancing hard power expectations with soft power’s diplomatic merits, especially as the Biden era reshapes transatlantic priorities.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».