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Enregistrement W3035903989 · doi:10.1093/isq/sqaa040

The Polysemy of Security Community-Building: Toward a “People-Centered” Association of Southeast Asian Nations (ASEAN)?

2020· article· en· W3035903989 sur OpenAlexaff
Stéphanie Martel

Notice bibliographique

RevueInternational Studies Quarterly · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologySecurity communityIdentity (music)PolysemyDominance (genetics)Argument (complex analysis)Community buildingPolitical sciencePublic relationsPolitical economyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article contributes to ongoing debates on security community-building in international relations (IR) by focusing on the productive role of discursive contestation in this process. It builds on recent work associated with the “practice” turn, discourse theory, and the study of security communities in the Global South to propose a new understanding of how the diversification of security governance impacts security community-building. The article develops an original discourse-based approach that conceptualizes security community-building as a polysemic, omnidirectional, and contested process in which social agents debate the meaning of security and the boundaries of community. It applies this approach to the case of Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) to show how contestation over the organization's identity as a security community “in the making” takes place along two dimensions. First, different (and potentially incompatible) versions of the community compete for dominance. Second, contestation also unfolds “internally,” among social agents who agree on which version ought to prevail. I illustrate this part of the argument through an examination of the debate over ASEAN's identity as a “people-centered” community. The demonstration is supported by the analysis of “texts” enacted in the discursive field where the security community is talked into existence, as well as interviews with practitioners.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,027
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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