La gestion d’une mobilisation politique et militaire : réflexions sur les liens entre le mouvement Azov et l’État ukrainien (2014-2021)
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine la montée en puissance du mouvement Azov entre 2014 et 2021, cette formation ultra-nationaliste ayant été mise en avant à la fois pour son rôle au sein de l’appareil d’État en tant que régiment de la Garde nationale ukrainienne et pour son statut d’opposant politique. En partant d’une littérature comparative sur les relations entre un État et des mobilisations politico-militaire et en jouant sur différentes échelles d’analyses, nous avons l’intention d’interroger la manière dont le mouvement Azov a été lié à l’État ukrainien durant cette période. Nous soutenons que l’émergence du mouvement est le résultat d’une instrumentalisation mutuelle entre ce dernier et l’appareil d’État, dans la poursuite de leurs objectifs respectifs.
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 | 0.006 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".