Notice bibliographique
Résumé
Spurred by the apparent return of mercenary activities in Africa at the end of the Cold War, and given further impetus and urgency by the substantial involvement of private military contractors in Afghanistan and Iraq, the privatization of security has become one of the most controversial issues in contemporary international politics. Once obscure companies such as Blackwater, Triple Canopy and Erinys have joined with tales of ‘neo-mercenaries’ such as EO in Sierra Leone and Simon Mann’s attempted coup in Equatorial Guinea to become the focus of widespread journalistic coverage, popular books, TV dramas, Hollywood films and increasingly sophisticated scholarly analysis. Yet the privatization of security and its consequences go well beyond the activities of mercenaries and the corporate military. Away from the battlefields, in the day-to-day activities of ordinary life, private security has also become ubiquitous. Less spectacular than the ‘return of the dogs of war’, commercial private security activities, ranging from manned guarding and alarm installation to risk analysis and surveillance, have expanded at a phenomenal rate. Worldwide, the commercial private security market is valued at over $139 billion, and its growth is forecast to continue at an annual rate of 8 per cent to reach a value of $230 billion in 2015. Indeed, what was once described by two prominent criminologists as a ‘quiet revolution’ in security provision has become global in scope.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,013 |
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 ».