La Gauche et les Relations Civilo-Militaires en Amérique Latine
Bibliographic record
Abstract
Le principal objectif de cet article est de comprendre l'impact des gouvernements de gauche au Chili, en Argentine et au Venezuela sur le contrôle civil des militaires. Plusieurs auteurs ont étudié les relations entre civils et militaires et le contrôle civil des forces armées en Amérique latine au cours des cinquante dernières années. La transition démocratique, l'autonomie des forces armées, le redéfinition des politiques de défense et parfois les tumultueuses relations entre l'État et les militaires ont été au cœur des préoccupations de ces recherches. Toutefois, peu de ces auteurs ont étudié l'impact de gouvernements de gauche leur influence sur le contrôle civil des forces armées. La question est intéressante, car la gauche est normalement associée à la justice sociale, à l'égalité, aux politiques sociales, aux réformes et, parfois même, à une opposition aux forces armées. Les gouvernements de gauche tendent habituellement à diminuer l'importance de l'armée lorsqu'ils sont au pouvoir. Cet article compare et analyse l'idéologie de gauche de chaque gouvernement, les discours politiques prononcés dirigeants ainsi que les initiatives politiques et législatives dans le domaine militaire.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".