The achievements and challenges of women in combat: a comparative study of Israel and Canada
Notice bibliographique
Résumé
In 1993, the recognized Oxford scholar John Keagan made the following assertation in his book A History of Warfare: “Women, however, do not fight. They rarely fight among themselves and they never, in any military sense, fight men. If warfare is as old as history and as universal mankind… it is an entirely masculine activity”. Almost 30 years have passed after combat roles were opened to women in at least 25 military institutions around the world and still, the mere presence of women in combat duty keeps being challenged. This investigation asks, what achievements and challenges do women face while serving in military combat and combat-support positions? This research is expected to contribute to the studies of women’s representation, recognition, and visibility in warfare, defense forces, and strategic studies with the analysis of women’s integration into military combat units. My research fills a void in Feminist IR theory inclined to view the women combatants based on the barriers and abuses they have experienced while serving in the military. I demonstrate and explore women’s unsuccessful and successful incorporation into the armed forces of two states: Israel and Canada - democratic industrialized nations that have enforced defence policy shifts to actively incorporate women into combat roles as earlier as 2000-2001.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».