Réduire le fossé culturel entre les forces armées et la société civile sans rompre avec le « compromis huntingtonien »
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article propose une réflexion sur les initiatives politiques déployées ces dernières années un peu partout en Occident afin de rendre les forces armées plus « représentatives ». S'il est difficile de contester la légitimité démocratique de ces initiatives, celles-ci risquent néanmoins de porter atteinte à l'autonomie professionnelle des officiers au sein des forces armées, conformément à ce que nous appelons le « compromis huntingtonien », soit le modèle de relations civilo-militaires qui domine encore aujourd'hui en Occident. En effet, en intervenant directement dans les « affaires internes » des forces armées, le pouvoir civil se trouve ainsi à empiéter sur les pouvoirs et le champ des responsabilités professionnelles exercées par les officiers sur les forces armées. Pour pallier ce risque, nous proposons un élargissement du « rôle politique » de l'officier, à l'intérieur même du cadre fixé par le compromis huntingonien. Cela devrait se traduire par deux axes complémentaires d'action pour l'officier aujourd'hui négligés : d'une part, défendre la place singulière des forces armées dans la société et, d'autre part, agir en tant qu'agent de changement culturel au sein des forces armées.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".