Collaboration between the Canadian Forces and the Public in Operations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : In current operations, the Canadian Forces (CF) are expected to work more closely than in the past with a number of diverse civilian organizations, including Non-Governmental Organizations (NGOs), International Organizations (IOs), Other Governmental Departments (OGDs), local populations, and the media. However, the CF's history of working with NGOs, for example, has been limited and may pose challenges to collaboration. The purpose of this study was twofold: (1) to further understand the core issues that help or hinder civil-military collaboration involving the CF, NGOs, IOs, Afghan nationals, and the media; and (2) to elicit from subject matter experts (SMEs) recommendations for potential training and education that may assist in making collaboration in theatre more effective for the diverse, multiple parties involved. SMEs representing diverse organizations and entities, both military (CF) and civilian (NGOs, IOs, Afghan nationals, the media), were consulted to elicit first-hand accounts of collaboration efforts in the Afghanistan theatre of operations. Data were collected from Sep 27, 2010 to Jan 7, 2011 using a semi-structured protocol that guided discussions on five core themes: negotiation, power, identity, stereotypes/prejudice, and trust. Results indicate that the CF did not effectively acknowledge their counterparts' expertise and experience, and that they should refrain from taking charge and telling others how to do their jobs. Civilian participants said that the CF engaged in open dialogue, and that CF leaders were good at engaging, but that they could engage more with civilians and civil organizations given the challenges faced by civilians in navigating the military system. Military and civilian participants said that one strategy to facilitate collaboration was to build positive relationships. Civilian SMEs thought that the military sometimes overstepped its jurisdiction and that roles and responsibilities needed to be clearly established.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».