Are Her Boots on the Ground? Women’s Deployment on NATO-led Operations
Notice bibliographique
Résumé
While women’s representation in many western military forces is increasing, the composition of troop contributions to NATO-led operations is not following suit, despite policy commitments acknowledging the importance of diversity in operations. Are Her Boots on the Ground? Women’s Deployment on NATO-led Operations questions why this may be the case. Determining what factors influence women’s military deployments and participation is essential to meet NATO’s international commitments, and member states’ ongoing commitments to gender equality. Using a mixed-method approach comprised of interview data with NATO elites and Canadian and Danish force generators, and a survey of military members from Canada and Denmark, I assess common explanations for barriers to women’s participation in masculine occupations. I argue that hidden resistances that comprise military organizational cultures hinder women’s deployment on NATO-led operations. These resistances are taken for granted and considered unchanging elements of military service, and include gendered assumptions held by force generators, the force generation process itself, and a hands-off approach to committing to more women on operations by NATO, Canada, and Denmark. In short: it is not simply that there are not enough women to deploy. The dynamics at play are much more complex. Ultimately, with a blind eye turned to these processes and assumptions, women will continue to be left behind on NATO-led operations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».