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Enregistrement W3134303823 · doi:10.3917/all.235.0041

Les livres blancs de défense en Allemagne et en France : processus de rédaction et rôle des parlementaires

2021· article· fr· W3134303823 sur OpenAlexaff
Laurent Borzillo

Notice bibliographique

RevueAllemagne d aujourd hui · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical and Social Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis les premières interventions de la Bundeswehr à l’étranger suite à la fin de la Guerre froide, il est courant de considérer que le Bundestag est un des parlements ayant le plus de pouvoir dans le domaine de la politique de défense. Ceci découle initialement du jugement du tribunal de Karlsruhe de 1994, jugement renforcé par la loi de participation du parlement votée en 2005. A contrario , les parlementaires français ont tendance à être perçus comme l’exemple opposé de leurs homologues d’outre-Rhin, et ce en vertu de leurs faibles capacités de contrôle relatives aux opérations extérieures. L’analyse des processus et des compostions des équipes de rédaction des livres blancs dans les deux pays tend pourtant à nuancer ce tableau et révèle de manière assez inattendue une situation inversée entre les deux rives du Rhin. En effet, lorsque l’on se penche sur les processus de rédaction des livres blancs de la défense, on ne peut que constater la faiblesse des membres du Bundestag, y compris vis-à-vis de leurs homologues français, bien mieux intégrés dans les récents processus de rédaction. L’analyse présentée dans ce papier permet ce faisant d’une part de mettre en exergue la vision trompeuse généralement répandue sur les pouvoirs du Bundestag, et d’autre part de souligner la faiblesse des livres blancs allemands en cas de nouveaux gouvernements, leur processus d’écriture empêchant la constitution d’un consensus politique durable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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