Bibliographic record
Abstract
Engagés dès le début de la coalition internationale contre Daech dirigée par les États-Unis, le Canada et la France ont toutefois varié significativement dans la nature et le cadre d’exécution de leur participation militaire. Cet article propose de comparer la participation militaire de la France et du Canada dans la guerre contre Daech en arguant que les impératifs d’alliance ont joué un rôle prépondérant dans les engagements des deux pays. D’autres variables influencèrent toutefois les décisions françaises et canadiennes. Paris justifia son engagement par la menace sécuritaire posée par l’État islamique, ce qui favorisa la non-politisation de cette opération, contrairement au Canada, où les contraintes électorales impactèrent son engagement militaire. Alors que le Canada mit fin à ses opérations de combat suite à l’élection de Justin Trudeau, la France a maintenu une contribution importante tout au long du conflit. Le Canada a donc fait évoluer sa contribution militaire pour répondre aux contraintes électorales tout en demeurant un allié fiable de l’OTAN et des États-Unis, tandis que la France a mis profit cette intervention pour renforcer ces liens avec les États-Unis, et plus précisément l’interopérabilité de ses forces armées avec celles de ses alliés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".