L'innovation dans l'armée française durant la guerre d'Algérie
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières décennies, l’augmentation du nombre de guerres irrégulières place les armées modernes dans une situation délicate. Pour pouvoir relever ce nouveau défi,\nces organisations militaires, avant tout destinées à mener des guerres interétatiques, se doivent\nd’innover. Plusieurs cas historiques montrent comment, face à de nouvelles formes de conflit,\ncertaines armées se sont lancées dans un processus d’innovation. Le cas de l’armée française\nen Algérie en est un. L’objectif de ce mémoire est de comprendre comment l’innovation a\némergé lors du conflit, et comment elle s’est diffusée au sein de l’organisation militaire. Un\nsurvol de la stratégie française en Algérie va permettre de dégager trois principales\ninnovations : La mise en place de la doctrine de la guerre révolutionnaire, la création des\nSections Administratives Spécialisées et l’approche de David Galula. L’étude de ses trois cas\nnous montre que, durant la Guerre d’Algérie, l’innovation provenait principalement des\nmilitaires, plus précisément du sommet de la hiérarchie. Cependant, certains exemples\nd’innovation par le bas existent. Dans ces cas-là, la diffusion se fera via la doctrine informelle.\nL’exemple de Galula nous prouve néanmoins qu’une innovation se diffuse beaucoup plus\ndifficilement lorsqu’elle émane des hommes de terrain.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".