LA CRIMINALISATION DE L’ACTION COLLECTIVE DANS LA CRISE ACTUELLE DES DROITS HUMAINS EN AMÉRIQUE LATINE
Bibliographic record
Abstract
Dans l’analyse de la crise des droits humains qui sévit dans plusieurs pays d’Amérique latine, un phénomène important passe souvent inaperçu : celui de la montée de la criminalisation de l’action collective et de la défense des droits par l’État qui touche les populations mobilisées pour la défense de leurs droits, populations maintenant considérées comme criminelles ou terroristes en vertu de diverses lois. Parmi les cinq pays d’Amérique latine ciblant le plus les défenseurs des droits par des lois répressives se trouvent le Mexique et le Chili, cas qui sont analysés en perspective comparative dans cet article. Bien que le Chili ne vit pas de crise de sécurité liée au narcotrafic et à la délinquance comme le Mexique, on y retrouve néanmoins la plus ancienne législation permettant la criminalisation de l’action collective. L’analyse comparée des cas chiliens et mexicains, incluant la législation sur la criminalisation, apparaît ainsi utile pour montrer que la présence de réels taux de violence civile n’est pas nécessaire pour que soit enclenchée la dynamique de construction de la menace interne permettant de justifier l’adoption de lois de criminalisation qui facilitent les violations des droits humains en Amérique latine. Ainsi, l’analyse réalisée ici sera centrée sur la mise en lumière de facteurs politiques centraux permettant la justification et la légitimation entourant les abus commis par des États sensés respecter les droits et libertés de leurs populations dans le cadre d’une démocratie centrée sur l’État de droit.
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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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".