Les morphologies de la sécurité après le 11 septembre : hiérarchies, marché et réseaux
Bibliographic record
Abstract
Les attentats du 11 septembre ont mis en lumière la capacité d’action et de destruction des réseaux terroristes et l’impuissance des institutions étatiques traditionnelles verticales face à cette nouvelle forme de menace. L’une des solutions proposées par les praticiens de la sécurité est de recourir à l’organisation en réseau afin de rendre plus efficace la lutte contre le terrorisme et le crime organisé. Cependant, comme nous le montrerons dans la première partie, le discours sur la prééminence des réseaux précédait les attaques du 11 septembre 2001, ce qui a permis une mise en oeuvre rapide aux États-Unis, en Europe et au Canada. Loin de constituer un phénomène particulier, les dimensions diachronique et synchronique des réseaux de sécurité seront abordées dans la deuxième partie. Cette description et cette mise en contexte fourniront un éclairage factuel à la troisième partie, qui amorcera un débat théorique sur la valeur du concept de réseau pour comprendre la gouvernance de la sécurité après le 11 septembre.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".