Bibliographic record
Abstract
La sécuritisation est considérée par de nombreux chercheurs comme l’une des approches les plus influentes en études de sécurité. Ce statut découle tant de sa capacité à dialoguer avec des théories relevant de familles épistémologiques différentes que de sa malléabilité empirique. Mais des voix, essentiellement sociologiques, s’élèvent pour réclamer une révision durable de son périmètre initial. Certaines souhaitent un retour à la quintessence de la philosophie du langage austinienne ; d’autres voudraient voir davantage de pratiques ; enfin, d’autres plaident pour une étude des instruments de sécurité. Ce numéro thématique postule qu’aucune de ces propositions ne détient à elle seule la clé du renouveau de la sécuritisation et suggère de revenir au terrain pour apprécier les apports réels des unes et des autres. Ce faisant, il rejoint, renforce et élargit d’autres tentatives en cours pour dépasser les clivages qui ont conduit les études de la sécuritisation dans une impasse.
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 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".