Enjeux stratégiques et économiques des politiques d’exportation d’armement
Bibliographic record
Abstract
Dans un marché de l’armement qui se mondialise, marqué par une forte compétition et d’importantes contraintes budgétaires, les gouvernements encouragent les exportations militaires afin de soutenir leurs industries de défense. Toutefois, les politiques d’exportation d’armes diffèrent considérablement d’un État à l’autre, tant en ce qui concerne les technologies transférées que les pays destinataires. Cet article propose un schéma explicatif et une typologie articulant facteurs internationaux et nationaux afin d’appréhender les variations dans les politiques d’exportation d’armement. Il s’agit de montrer que le poids relatif des considérations stratégiques et économiques dans l’élaboration des politiques d’exportation d’armes dépend, sur le plan international, du positionnement de l’État dans la hiérarchie mondiale des producteurs d’armement et, sur le plan national, du degré de dépendance à l’exportation de son industrie de défense. Cette typologie est ensuite testée à travers une comparaison des politiques américaine et française d’exportation d’armement, à partir d’entretiens réalisés à Washington D.C. et à Paris et de câbles diplomatiques fuités par Wikileaks. Cet article contribue ainsi d’un point de vue tant théorique qu’empirique à l’étude d’un domaine sous-exploré de l’action extérieure des États, à la frontière entre enjeux stratégiques et économiques, et des enchevêtrements entre dimensions internes et externes de l’action publique œuvrant ainsi au rapprochement entre relations internationales et analyse comparée des politiques publiques.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".