Securitization theory and its empirical application: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction: Securitization theory posits that securitization happens when actors frame political agenda issues as existential threats through their discourse, prompting states to take action in response. This article explores the challenges in the empirical application of the Copenhagen School's securitization theory in International Relations research. Materials and methods: We conducted a systematic review of articles published in journals indexed in the Scopus database with an impact factor in the first quartile. Initially, we selected 260 articles that mentioned the term “securitization/securitisation” in their titles, abstracts, or keywords. After excluding those lacking an empirical application of securitization theory, 184 articles remained. We then carried out a content analysis of the logical structure of these articles' arguments, categorizing how each one applied the concept of securitization according to the stages of the process (non-politicized, politicized, securitized, securitizing actor) and its variables. Results: Out of the 184 articles, 110 set out to apply securitization theory, but only 11 successfully did so in a way that clearly confirmed securitization. These 11 studies showed how topics were securitized by following the stages outlined in the original theoretical framework. Discussion: The challenges in empirically applying securitization theory arise from two main factors: the researchers themselves and the theory itself. Many articles faced methodological hurdles and lacked rigor in operationalizing the theoretical elements required to confirm the securitization of a topic, revealing limitations among the researchers. Additionally, the theory demands a high level of empirical evidence, which makes its application more difficult. This indicates a need to revisit the theory and consider integrating models that facilitate empirical studies on securitization.
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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 | 0,020 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».