La gestion des conflits internationaux par la Société des Nations: Rétrospective critique
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de son régime de sécurité collective, la SDN géra onze situations conflictuelles qui sont analysées ici sous l'angle de la nature de leur enjeu ainsi que sous celui du type des rapports de force entre les protagonistes et du type de la réaction de la communauté internationale. Dans la plupart des cas, il s'est agi de conflits à enjeu territorial. Par ailleurs, la SDN ne fut guère appelée à intervenir dans des conflits opposant directement deux grandes puissances : elle eut à traiter de conflits surgis entre deux petites puissances et, surtout, de conflits nés de l'agression d'une grande puissance contre un petit État. Les conflits du premier type furent généralement gérés de manière impartiale, en ce sens qu'Us prirent fin sur un compromis équitable. Dans les conflits du second type, le fait essentiel fut la partialité de la SDN en faveur de l'acteur politique le plus puissant. L'article montre aussi que la SDN privilégia l'action médiatrice/conciliatrice et que les rares cas où la coercition fut utilisée n'eurent pas d'effets concluants. Le bilan de l'expérience comprend huit revers et trois succès. Ces derniers (affaires des îles d'Aland, de Demir Kapou et de Léticia) ne devraient pas être minimisés car ils ont représenté des cas d'application exemplaire du régime de sécurité collective du Pacte de la SDN.
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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 | 0.006 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".