Critical approach to Pakistan’s counter-terrorism legislative framework
Notice bibliographique
Résumé
Depuis la fin des années 1970, le Pakistan lutte contre la violence terroriste. Dans la poursuite de sécurité contre cette violence, divers gouvernements ont mis en œuvre de nombreuses mesures législatives antiterroristes, mais le terrorisme reste aujourd’hui un problème majeur pour le Pakistan. Ses mesures antiterroristes n’ont pas permis de se libérer efficacement et durablement de la violence terroriste. Cette thèse utilisera le cadre théorique des Critical Terrorism Studies (CTS) pour révéler les raisons de l’inefficacité des mesures législatives anti-terroristes du Pakistan. Le CTS propose que la sécurité soit interprétée comme sécurité humaine et non comme sécurité nationale et que la violence soit comprise comme incluant à la fois la violence directe et indirecte ou structurelle. Ce faisant, il devient clair que les mesures antiterroristes contemporaines ne parviennent pas à assurer la sécurité parce qu'elles tendent à contourner les garanties procédurales, ce qui conduit en fait à plus d’insécurité et de violence. De tells strategies restent inefficaces à long terme car ells ajoutent aux couches de violence existantes. Dans cette thèse, je démontrerai que les lois antiterroristes actuelles du Pakistan sont centrées sur l’État et soutiennent massivement les stratégies violentes. Cette approche a aidé les élites politiques et militaires à conserver son pouvoir par le biais de la répression politique. Mais elle a conduit à la mise en œuvre de mesures de sécurité antiterroristes qui ne s’attaquent pas aux causes sous-jacentes qui favorisent le terrorisme et qui contribuent au contraire plutôt aux inégalités et à la violence. C’est pourquoi cette thèse conclut que le Pakistan devrait rejeter son approche violente dans sa lutte contre le terrorisme pour uni approche qui s’engage à obtenir l’émancipation de tous les types de violence (terroristes et contre-terroristes), par des moyens qui soient également non-violents, et qui soient basés sur la compassion, l’émancipation et l’empathie
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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,032 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».