Gender perspectives in the Special Operations Forces: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
O objetivo desta investigação, é fornecer informação relativamente às perspetivas de género nas forças de operações especiais. A abordagem metodológica, foi baseada numa revisão sistemática da literatura, com o objetivo de avaliar as oportunidades relativas à integração de género nas forças de operações especiais. A maior parte dos exércitos do Ocidente, já abriram funções de combate para as mulheres, inclusive nas forças de operações especiais. Contudo, a percentagem de mulheres que servem nestas funções é muito limitada. As mulheres já participaram em combate, inclusivamente com as forças de operações especiais, porém, nunca como parte integrante das equipas, apenas participaram como facilitadoras, providenciando capacidades que os operadores não possuíam e que se relevavam cruciais para a missão. A nossa pesquisa demonstrou, que as forças de operações especiais beneficiariam com a integração das mulheres em algumas funções, mais especificamente em missões de reconhecimento especial. Portanto acreditamos que num futuro próximo, militares do sexo feminino terão sucesso em completar o recrutamento e treino operacional, nas forças de operações especiais, e possivelmente as suas primeiras funções serão integradas no reconhecimento especial.
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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 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».