Second Prize: Coded Conflict: Algorithmic and Drone Warfare in US Security Strategy
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines drone and algorithmic warfare and argues that they are an expression of and an indivisible tool for the “never-ending” war that is now propelling US security rhetoric. Recent security strategy discourse implies a trend towards the complete mobilization of society in a new type of war, an algorithmic total war. Both mainstream and critical accounts of modern warfare with respect to the use of drones and algorithms remain limited. Mainstream accounts of drones and algorithms typically focus on the instrumental-technical aspects of their use whereas critical accounts often discuss their legal-normative implications and the construction of certain people as ‘threats’ within new regimes of surveillance and violence. Further, these limitations are compounded by the fact that that both mainstream and critical analyses retain a preoccupation with a post-9/11 framework that understands power confrontations as a thing of the past (pre-Cold War) whereas new conflicts are contoured by intra-state breakdown, asymmetry and terrorism. In sum, with a few notable exceptions, the use of drones and algorithms are rarely considered in a holistic manner and even less so with respect to the evolving rhetoric of US security policy, which once again positions long-term power rivalries as the key imperative shaping American interests. This paper offers a sketch of the broader concerns animated by these changes. Given the significance and further implications of these concerns, this endeavour is important as algorithmic and drone warfare are part of a much larger set of practices that encompass but are not limited to the focus on surveillance and targeted killings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».