Episode 40: Syriana (2005) (Guest: Peggy McGuinness)
Notice bibliographique
Résumé
Syriana is a 2005 geopolitical thriller written and directed by Stephen Gaghan, based loosely on former CIA case officer Robert Baer’s memoir, See No Evil: The True Story of a Ground Soldier in the CIA's War on Terrorism. The film weaves together multiple storylines that involve a CIA agent, a U.S. energy analyst, a major transnational law firm, and an oil-rich Persian Gulf kingdom. It tackles complex themes of corruption, power, and terrorism from a distinctly post-9/11 vantage point. The film also suggests how law operates in transnational settings and how it seeks—but often fails—to tame the forces of ambition, greed, and power that drive the oil industry and America’s role in it. Guest: Margaret (“Peggy”) McGuinness Margaret (Peggy) McGuinness joined the St. John’s faculty in 2010. Professor McGuinness researches and teaches in the areas of international law and international human rights law. She has published widely on the subjects of international human rights law, international security and the resolution of armed conflict, and the role and influence of international law in the United States. Professor McGuinness’s current research examines U.S. diplomacy and its influence on international human rights governance. Her recent work includes, Human Rights Reporting as Human Rights Governance, published in Columbia Journal on Transnational Law. She is also the co-editor (with David Stewart, Georgetown Law) of the forthcoming Edward Elgar Research Handbook on Law and Diplomacy (forthcoming 2021). Professor McGuinness serves on the Council on International Affairs of the New York City Bar and the Executive Committee of the International Section of the New York State Bar Association, where she is also co-chair of the Public International Law Committee. Professor McGuinness previously worked as a litigator for Paul, Weiss, Rifkind, Wharton & Garrison LLP. Her career in the law follows an early career as a Foreign Service Officer with the State Department, which included service in Germany, Pakistan and Canada, and as a Special Assistant to Secretary of State Warren Christopher. Timestamps: 0:00 Introduction3:00 The context and setting 5:24 The film’s multiple storylines8:28 Former CIA agent Robert Baer19:22 Capital markets and energy derivatives25:26 Big oil in the early 2000s and today28:28 Big law and the Jeffrey Wright character 33:43 DOJ’s investigation37:14 The Foreign Corrupt Practices Act 42:40 The illusion of due diligence 47:40 Radicalization53:06 Gulf monarchs 55:10 Targeted assassination1:01:14 The next movie: big tech and AI1:01:52 The outcome Further Reading: Alyson, Brusie et al., “Foreign Corrupt Practices Act,” 61 Am. Crim. L. Rev. 713 (2024) Baer, Robert, See No Evil: The True Story of a Ground Soldier in the CIA's War on Terrorism (Crown, 2003) Kahrl, William L., “The Politics of the California Water: Owens Valley and the Los Angeles Aqueduct, 1900 – 1927,” Hastings West-Northwest J. Envt’l L. & Policy, vol. 6, nos. 1 & 2 (2000) Lewis, R. James & Awan, Akil N. eds. Radicalization: A Global and Comparative Perspective (Oxford Univ. Press, 2024) Stiglitz, Jospeh E., Globalization and Its Discontents (W. W. Norton & Co. 2002)
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,107 | 0,018 |
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 ».