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Enregistrement W2999414054 · doi:10.4000/conflits.21147

Naissance d’une agence de renseignement : droits d’entrée dans les univers de la finance et de la sécurité

2019· article· fr· W2999414054 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony Amicelle

Notice bibliographique

RevueCultures & conflits/Cultures et conflits · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent article porte sur la naissance et la quête de reconnaissance d’un nouveau type d’agence de renseignement : les « cellules de renseignement financier ». Désormais présentes dans plus de 160 pays, ces dernières ont été créées pour être la clef de voûte opérationnelle des politiques contre les flux financiers illicites. En conséquence de ce rôle-pivot, elles se distinguent par un positionnement inédit, à la jonction de diverses activités et, surtout, de différents espaces sociaux, à commencer par ceux de la finance et de la sécurité. Ce positionnement-carrefour soulève avec d’autant plus de force l’enjeu de la légitimation de ces agences atypiques. Il s’agit ici de poser plus précisément la question de leur « droit d’entrée » dans les univers de la sécurité, où se trouvent les destinataires de leurs renseignements. Cette question est d’autant plus cruciale que la gestion de « l’argent sale » – et des crimes associés – se joue en partie dans ces relations entre les agences de renseignement financier, les organismes d’application de la loi (polices et autorités administratives), les acteurs judiciaires et les services de sécurité nationale. Poser cette question est également une façon d’interroger plus globalement le rôle du renseignement dans les modes de policing contemporains. Pour y répondre, l’article repose sur une enquête empirique inédite réalisée auprès d’une de ces agences nationales, au Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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