MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3134303823 · doi:10.3917/all.235.0041

Les livres blancs de défense en Allemagne et en France : processus de rédaction et rôle des parlementaires

2021· article· fr· W3134303823 on OpenAlexaff
Laurent Borzillo

Bibliographic record

VenueAllemagne d aujourd hui · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPolitical and Social Issues
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis les premières interventions de la Bundeswehr à l’étranger suite à la fin de la Guerre froide, il est courant de considérer que le Bundestag est un des parlements ayant le plus de pouvoir dans le domaine de la politique de défense. Ceci découle initialement du jugement du tribunal de Karlsruhe de 1994, jugement renforcé par la loi de participation du parlement votée en 2005. A contrario , les parlementaires français ont tendance à être perçus comme l’exemple opposé de leurs homologues d’outre-Rhin, et ce en vertu de leurs faibles capacités de contrôle relatives aux opérations extérieures. L’analyse des processus et des compostions des équipes de rédaction des livres blancs dans les deux pays tend pourtant à nuancer ce tableau et révèle de manière assez inattendue une situation inversée entre les deux rives du Rhin. En effet, lorsque l’on se penche sur les processus de rédaction des livres blancs de la défense, on ne peut que constater la faiblesse des membres du Bundestag, y compris vis-à-vis de leurs homologues français, bien mieux intégrés dans les récents processus de rédaction. L’analyse présentée dans ce papier permet ce faisant d’une part de mettre en exergue la vision trompeuse généralement répandue sur les pouvoirs du Bundestag, et d’autre part de souligner la faiblesse des livres blancs allemands en cas de nouveaux gouvernements, leur processus d’écriture empêchant la constitution d’un consensus politique durable.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.719
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.349
Teacher spread0.319 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueAllemagne d aujourd huiSame topicPolitical and Social IssuesFrench-language works237,207