MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6995527820

The Other Side of the Hill: Combat Intelligence in the Canadian Corps, 1914â1918

2012· article· en· W6995527820 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntelligence, Security, War Strategy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattleBattlefieldCredenceMilitary intelligenceMilitary tacticsFirst world warWorld War II
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For some, a discussion on military intelligence and the First World War is the ultimate oxymoron. They might ask: when and where did generals display any use of intelligence? That the Battle of the Somme continued beyond the first day, they might argue, demonstrates a complete lack of military intelligence, or any other type of intelligence for that matter. If there ever was a war, they might add, where donkeylike officers led lion-like soldiers to slaughter against barbed wire, machine guns, and trenches, then the Great War was it. The oft told story of how Sir Launcelot Kiggell, Sir Douglas Haig’s chief of staff, upon seeing the Passchendaele battlefield and its sea of mud and carnage, reportedly wept, “My God! Did we send men to fight in that?” only to be answered by an aid: “It’s worse further up,” has lent credence to the position that the British high command was, indeed, incompetent. The myth that British generals were donkeys is an old one, and not likely to disappear completely anytime soon—at least in popular imagination. However, a study of combat intelligence should help to dispel this myth, for when intelligence was used wisely—as it usually was in the Canadian Corps—it increased the likelihood of success in the field. It did this by dispersing some of the fog of war and the resulting battlefield confusion. Good intelligence gave planners the details necessary for preparing the incredibly complex set-piece battles that were the hallmark of First World War combat. Such meticulous care and precision preparation ensured that there were fewer surprises on Zero Day, the day of attack, then otherwise would have been the case. By cutting through the fog of war, intelligence reduced the assaulting troops’ dependence on circumstance and luck, while restoring to commanders some degree of control over events in what was an otherwise highly chaotic environment. This was no small matter, especially on battlefields where communications were painfully slow, erratic and unreliable. Officers and men of the Great War faced conditions and technological advances that had completely altered warfare from what they had expected and trained for. To compensate, the Canadians, and others, used combat intelligence to help overcome such obstacles as poor communications, heavy machine-gun and artillery fire, entrenchments and barbed wire, and came to see it as a crucial element in waging successful trench warfare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0240,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,002

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholars Commons (Wilfrid Laurier University)Même sujetIntelligence, Security, War StrategyTravaux en français237 207