La politisation du dérèglement climatique au Conseil de sécurité des Nations-Unies
Bibliographic record
Abstract
En 2021, le vote d’une résolution de l’ONU visant à inclure le dérèglement climatique dans les stratégies de prévention des conflits a suscité de vives oppositions de la Chine, de l’Inde, et de la Russie, cette dernière ayant même mis son veto. Cet article entend montrer que ces clivages peuvent également être lus comme les conséquences d’un processus de politisation de l’enjeu de la sécurité climatique au Conseil de sécurité. Son objectif est de rendre compte des jeux d’acteurs, des coalitions et des luttes discursives autour de la définition d’une politique internationale de sécurité climatique. Il met ainsi en évidence une politisation « faible » du lien entre sécurité nationale et climat, qui montre une transposition faible de la construction militaire des crises climatiques au CSNU, et à l’inverse une politisation forte du lien entre sécurité humaine et climat, qui s’impose comme une position diplomatique commune à la Tunisie et à la France. Il s’appuie sur les données récoltées dans le cadre d’un projet réalisé auprès de l’Université de Hambourg entre 2018 et 2021, et s’intéresse en particulier au mandat 2018-2020 du Conseil, dans le contexte de la création du « Group of Friends on Climate and Security » et du « Climate Security Mechanism ».
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".