Comment désigner l’ennemi public international ? Pour une histoire conceptuelle de l’antiterrorisme onusien
Bibliographic record
Abstract
Comment l’ONU désigne-t-elle le « terrorisme » ? Partant du constat de l’ambiguïté et du caractère politique du concept de terrorisme, ce texte retrace l’histoire des débats onusiens entourant la façon de fixer la notion, en suivant les méthodes de l’histoire conceptuelle (Begriffsgeschichte). Devant les difficultés posées par la poursuite d’une définition universelle, la pratique du listage émerge au tournant du XXIe siècle, ce qui n’est pas sans conséquence sur le sens du concept et sa portée concrète. Avec le listage, c’est un antiterrorisme plus unilatéral, policier et décentralisé qui prend forme, aux dépens de la version juridique et multilatérale induite auparavant par l’idée d’une définition générale du terrorisme. Par le biais de cette histoire, il s’agit d’éprouver les contours mouvants de l’antiterrorisme onusien, et de poser les jalons de ce en quoi pourrait consister l’histoire des concepts pénaux internationaux.
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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 | 0.001 | 0.000 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; 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".