Bibliographic record
Abstract
Pourquoi des combattants engagés dans une guerre d’agression, parfaitement illégale du point de vue du jus ad bellum , devraient-ils disposer en matière de jus in bello des mêmes droits et obligations que des combattants qui se voient quant à eux impliqués dans une guerre défensive ? La question du statut moral des combattants, plongés dans les combats une fois les hostilités engagées, divise depuis plusieurs années les théoriciens œuvrant dans le champ de l’éthique de la guerre. L’« opération militaire spéciale » initiée par la Russie sur le territoire de l’Ukraine en février 2022 porte au premier plan cette question qui constitue aujourd’hui l’une des controverses les plus importantes dans le débat opposant, d’un côté, les partisans d’une approche traditionaliste et collectiviste associée aux thèses de Michael Walzer sur l’égalité morale des combattants et, de l’autre côté, les tenants d’une approche révisionniste et individualiste associée à la critique de ces thèses que développe notamment Jeff McMahan.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.119 | 0.033 |
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".