Agents without agency: Assessing the role of the audience in securitization theory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article assesses the role of the audience in securitization theory. The main argument is that in order to accurately capture the role of the securitization audience, it must be theorized as an active agent, capable of having a meaningful effect on the intersubjective construction of security values. Through a meta-synthesis of 32 empirical studies of securitization, this article focuses on two central questions: (1) Who is the audience? (2) How does the audience engage in the construction of security? When assessed against the theoretical works on securitization, this analysis reveals that the manner in which the audience is defined and characterized within securitization theory differs with the empirical literature that investigates securitization processes. Where the empirical literature suggests securitization is a highly intersubjective process involving active audiences, securitization theory characterizes audiences as agents without agency, thereby marginalizing the theory’s intersubjective nature. This article sketches a new characterization of the securitization audience and outlines a framework for securitizing actor–audience interaction that better accounts for securitization theory’s linguistic and intersubjective character, addresses this theoretical/empirical conflict, and improves our understanding of how groups select and justify security priorities and costly security policies.
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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 | 0,054 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».