Working in a space of contradictions: military culture change work in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This article explores what we have learned about Critical Military Studies (CMS) from bringing a critical lens to culture change efforts within the Canadian military. Funded by the Department of National Defence (DND), from 2022 to 2025, we ran the Transforming Military Cultures (TMC) Network, comprised of Canadian and international academics, defence scientists, military members, and veterans with an interest in advancing military culture change. Critiquing and challenging the organization we were funded by was often contradictory and always complex work. In this article, we reflect on the social, political, and institutional context of our engagement with DND/CAF. We describe the unique risks, tensions, and possibilities that arose, including the backlash and silencing we experienced when publishing our work in the Canadian Military Journal. We argue that CMS scholarship requires us to navigate the ongoing dynamic of the military’s institutional commitment and resistance to culture change alongside growing political polarization. Our work has reinforced the importance of CMS’s call to work within spaces of contradiction rather than avoiding the complexities of engaged scholarship. While we encountered limitations and pushback as CMS scholars engaged with the military, we argue that there still is value in working in this space of contradictions. We conclude by reflecting on what our experiences reveal about the possibilities and limitations of CMS in this particular moment in time and location within North America.
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,105 | 0,050 |
| Communication savante | 0,023 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».