LES CLÉS DE L’INFLUENCE DES ONG DANS LA NÉGOCIATION DE QUELQUES INSTRUMENTS INTERNATIONAUX
Notice bibliographique
Résumé
Basé sur les résultats d’une étude précédente consacrée à l’influence des Organisations non gouvernementales (ONG) sur quelques instruments internationaux, le présent article explore dans une perspective généraliste et holistique, les facteurs d’influence des ONG sur la négociation des textes internationaux. Juriste de formation, l’auteur s’est attachée à mettre en perspective les éléments juridiques, politiques et sociaux susceptibles de faciliter ou de gêner l’influence des ONG dans la formulation des normes de droit international. Cet article montre que les éléments favorables à l’influence des ONG sont nombreux, divers et, parfois conjoncturels. Aussi le succès des ONG dépend-t-il de leur capacité à maîtriser parfaitement les éléments qui sont de leur ressort, et de leur aptitude à comprendre et à agir en fonction des événements. En définitive, les facteurs d’influence étudiés constituent une grille de lecture, non exhaustive, qui devrait donner au lecteur les clés d’une meilleure compréhension du phénomène de l’influence des ONG dans la négociation des instruments internationaux.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,025 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».