Keamanan Manusia dalam Perspektif Studi Keamanan Kritis Terkait Perang Intra-Negara
Notice bibliographique
Résumé
Tulisan ini didasari dari persoalan keamanan manusia yang dikaji melalui pendekatan studi keamanan kritis sebagai sebuah kritik ontologis dan epistemologis mengenai negara sebagai obyek referen keamanan. Kritik tersebut bermuara dari pengembangan lebih luas dari pendekatan studi keamanan Copenhagen School yang dipelopori oleh Buzan, Weaver dan de Wilde (1998) melalui analisis sektor keamanan dan konsep sekuritisasi. Kedua hal inilah yang kemudian ditanggapi oleh kelompok pendekatan Studi Keamanan Kritis dalam Aberystwyth/Wales School dan Toronto School yang mengajukan tiga klaim pertanyaan ontologis seputar konsep keamanan yang sebenarnya dan nyata. Ketiga klaim tersebut mencakup: what is real (of security)?, what is knowledge (of security)?, what (security) is to be done?. Melalui relevansinya dalam konflik/perang intra-state, maka klaim akan konsep keamanan menemukan momentumnya bahwa ancaman keamanan dalam konflik/perang intra-state, bisa muncul terhadap segala aspek kehidupan manusia dan kemudian melahirkan ancaman keamanan yang sebenarnya dan nyata terhadap keamanan kehidupan manusia seutuhnya.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».