The Spread of Security Communities: Communities of Practice, Self-Restraint, and NATO's Post—Cold War Transformation
Notice bibliographique
Résumé
This article invokes a combination of analytical and normative arguments that highlight the leading role of practices in explaining the expansion of security communities. The analytical argument is that collective meanings, on which peaceful change is based, cognitively evolve — i.e. they are established in individuals' expectations and dispositions and they are institutionalized in practice — because of communities of practice. By that we mean like-minded groups of practitioners who are bound, both informally and contextually, by a shared interest in learning and applying a common practice. The normative argument is that security communities rest in part on the sharing of rational and moral expectations and dispositions of self-restraint. This thesis is illustrated by the example of the successful expansion of security-community identities from a core of North Atlantic Treaty Organization (NATO) states to Central and Eastern European countries during the 1990s, which was facilitated by a `cooperative-security' community of practice that, emerging from the Helsinki Process, endowed NATO with the practices necessary for the spread of self-restraint.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,051 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».