Les pratiques hybrides de sécurité
Bibliographic record
Abstract
Cette note de recherche propose un état des connaissances sur les rapports entre multinationales, compagnies privées de sécurité et autorités publiques dans le secteur de l’extraction minière ou pétrolière. Les sites que gèrent les entreprises extractives sont souvent situés dans des zones de conflits, des territoires contestés ou sujets à l’instabilité politique, c’est-à-dire dans des États faibles. L’objectif de cette note est de mobiliser une littérature florissante et une expertise embryonnaire en mettant l’accent sur les relations entre acteurs publics et privés en matière de sécurité. Elle montre d’abord comment le principe de responsabilité sociale des entreprises, influent dans le secteur extractif, est à l’origine de pratiques discursives et opérationnelles liées à la sécurité de plus en plus répandues. Puis elle présente des points de vue contrastés sur la nature et la portée de la coopération entre États faibles et industries. Enfin, elle décrit les assemblages qui émergent entre multinationales, compagnies privées de sécurité et autorités publiques dans les États faibles, mettant en lumière de nouvelles pratiques hybrides de sécurité.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".