Becoming war: Towards a martial empiricism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Under the banner of martial empiricism, we advance a distinctive set of theoretical and methodological commitments for the study of war. Previous efforts to wrestle with this most recalcitrant of phenomena have sought to ground research upon primary definitions or foundational ontologies of war. By contrast, we propose to embrace war’s incessant becoming, making its creativity, mutability and polyvalence central to our enquiry. Leaving behind the interminable quest for its essence, we embrace war as mystery. We draw on a tradition of radical empiricism to devise a conceptual and contextual mode of enquiry that can follow the processes and operations of war wherever they lead us. Moving beyond the instrumental appropriations of strategic thought and the normative strictures typical of critical approaches, martial empiricism calls for an unbounded investigation into the emergent and generative character of war. Framing the accompanying special issue, we outline three domains around which to orient future research: mobilization, design and encounter. Martial empiricism is no idle exercise in philosophical speculation. It holds the promise of a research agenda apposite to the task of fully contending with the momentous possibilities and dangers of war in our time.
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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 | 0,030 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,095 |
| Communication savante | 0,020 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».