Gender perspectives in the Special Operations Forces: A Systematic Literature Review
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.015 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.022 | 0.022 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".