Les professionnels de la surveillance financière. Le malentendu comme condition de possibilité1
Bibliographic record
Abstract
Le suivi de la piste financière fait aujourd’hui partie des pratiques instituées en matière de police et de renseignement. Située à l’interface de la finance et de la sécurité, la lutte contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme repose sur les relations de coopération tissées entre deux groupes d’acteurs aux motivations et aux savoir-faire différents. La notion floue d’« argent sale » est en effet le point de rencontre d’une constellation d’intérêts et de deux logiques d’action propres aux forces de l’ordre et aux opérateurs du système financier. Analysant le dispositif anti-blanchiment au Royaume-Uni, le présent article met en lumière l’articulation fragile de ces deux logiques d’action autour d’un malentendu sur le sens donné à la lutte contre l’« argent sale ». Loin de constituer un obstacle à l’élaboration et à l’opérationnalisation d’une politique spécifique, le malentendu est ici sa condition même de possibilité. Méprises et divergences d’interprétation sur le « problème » à traiter et les objectifs à poursuivre contribuent paradoxalement à la formation du bataillon bigarré des professionnels de la surveillance financière.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".