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Enregistrement W4327734687 · doi:10.24908/ss.v21i1.16255

Civilian Surveillance in the War in Ukraine: Mobilizing the Agency of the Observers of War

2023· article· en· W4327734687 sur OpenAlexaff
Simon Hogue

Notice bibliographique

RevueSurveillance & Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and Russian Geopolitical Military Strategies
Établissements canadiensRoyal Military College Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsAgency (philosophy)PatriotismPolitical scienceMilitarizationCitizen journalismLawWar crimePoliticsUkrainianJust war theorySpanish Civil WarSociologyPolitical economyInternational lawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The war in Ukraine sees local and foreign civilians play active roles in the conflict, mainly through the participatory gathering and sharing of intelligence and open-source investigations of alleged human rights violations and war crimes. These surveillance practices seen in the war in Ukraine are not novel. Vigilantism campaigns have normalized since the War on Terror, while open-source information is increasingly recognized as a legitimate tool for human rights and international criminal justice investigation. Yet, their importance in the war in Ukraine highlights the agentic power of civilian surveillance. The proliferation of digital technologies empowers civilians to become inevitable actors in all spheres of politics, including war. However, across these practices, I argue that the Ukrainian government and its Western allies harness this agency as operational and narrative weapons. Patriotism and morality are pushed forward to mobilize individuals to participate in the war despite the risks that vigilantes and open-source investigators have to assume: risks of retaliation by Russian forces and lost independence.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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