Cyberespace et limitations des libertés d’opinion et d’expression en contexte de lutte contre le terrorisme au Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Depuis le 15 janvier 2016, le Burkina Faso est confronté à des attaques terroristes récurrentes. Dans ce contexte, le 21 juin 2019, le pays a adopté une loi portant modification du Code pénal dans laquelle sont définies de nouvelles infractions sur la publication d’informations relatives au terrorisme. Cette loi condamne à une peine allant d’un à cinq ans toute personne qui diffuse des “informations,” des “images” ou des “sons” “d’une scène ou d’infraction de nature terroriste” ou qui pourraient compromettre une intervention antiterroriste des Forces de défense et de sécurité. Cet article analyse cette situation en posant la question de savoir si les limitations du droit aux libertés d’opinion et d’expression sur le terrorisme dans le cyberespace des réseaux sociaux sont nécessaires et efficaces dans le contexte de la lutte contre le terrorisme. Dans cette optique, l’hypothèse que ces limitations pourraient être nécessaires en raison des défis sécuritaires liés à la lutte contre le terrorisme est formulée. En revanche, il est soutenu que la criminalisation comme instrument de régulation dans ce domaine pourrait être inefficace en raison de la nature déterritorialisée du cyberespace et du risque qu’il y a pour l’État burkinabè de verser dans un autoritarisme absolu.
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 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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».