Du déplacement forcé à l’auto-défense.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Les programmes de villagisation forcée mis en place durant la guerre froide globale permettent d’explorer le processus de « miliciarisation forcée » de la population civile regroupée dans ces villages. Si l’enrôlement de personnes déplacées dans des milices semble avoir été une constante dans le cadre de ces programmes, comment la villagisation forcée est-elle devenue tout à la fois un outil pour combattre la « menace communiste », un programme de « développement forcé » et un dispositif destiné à forcer la miliciarisation de la population déplacée ? À partir de l’analyse de plusieurs cas en Amérique latine, et notamment celui de l’Argentine, nous voulons comprendre pourquoi le dispositif milicien n’a pas toujours eu le même degré de systématicité ni le même degré de confiance des armées locales vis-à-vis de la population à miliciariser. Cet article se veut avant tout une contribution critique à l’étude de l’appropriation locale d’une technique de contre-insurrection et de développement forcé ainsi qu’une réflexion sur les effets à long terme sur la population ayant subi un processus de miliciarisation forcée.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
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 découle