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Record W2002613816 · doi:10.7202/039961ar

Le mouvement d’étatisation promu par la minorité arménienne du Haut-Karabagh

2010· article· fr· W2002613816 on OpenAlexvenueno aff
Mathieu Petithomme

Bibliographic record

VenuePolitique et Sociétés · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPost-Soviet Geopolitical Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’étude empirique de la construction d’une structure de gouvernance autonome par la minorité arménienne d’Azerbaïdjan permet de dépasser plusieurs arguments conventionnels. Au-delà du « gel » diplomatique du conflit, la dynamique d’étatisation du Haut-Karabagh transforme les équilibres internes, contribuant à modifier les conditions de la résolution du conflit. La continuité du statu quo diplomatique conduit à un décalage croissant entre les accords politiques négociés par les parties et la capacité réelle à les appliquer sur le terrain, ne faisant qu’ouvrir une structure d’opportunité favorable à l’émergence d’un État de facto. L’objectif de l’entité politique autonome n’est pas de négocier la division des pouvoirs étatiques au sein du territoire azerbaïdjanais, mais bien de sortir de cet État. La résolution du conflit ne dépend donc pas simplement de facteurs externes, ceux-ci se combinant avec des enjeux internes qui renforcent la prévalence du statu quo. Le conflit n’est donc pas « gelé », la situation sur le terrain étant aujourd’hui très différente de celle en vigueur lors du cessez-le-feu de 1994. La force de l’inertie est avant tout une stratégie politique visant à favoriser dans la pratique une politique du fait accompli pourtant diplomatiquement inacceptable et à imposer de jure une souveraineté de facto imparfaite.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.264
Threshold uncertainty score0.525

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.006
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.383
Teacher spread0.355 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2010
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