Au nom de l'humanité? : histoire, droit, éthique et politique de l'intervention militaire justifiée par des raisons humanitaires
Bibliographic record
Abstract
L’intervention militaire justifiée par des raisons humanitaires est une constante de\nl’ordre international, désignée par différentes appellations : intervention d’humanité au XIXe\nsiècle, intervention humanitaire (humanitarian intervention) dans la tradition anglophone,\ndroit ou devoir d’ingérence en France, responsabilité de protéger depuis quelques années.\nL’objectif de cette thèse interdisciplinaire est de comprendre ce phénomène complexe dans\ntoutes ses dimensions – historique, juridique, éthique et politique – et d’élaborer une théorie\nréaliste de l’intervention par l’analyse de cinq critères : cause juste, autorité légitime, bonne\nintention, dernier recours et proportionnalité.\nNous montrons que le réalisme n’est pas une conception amorale de la politique\nétrangère mais une exigence épistémologique d’analyser les relations internationales comme\nelles sont plutôt que comme l’on voudrait qu’elles soient. Que l’intervention dite humanitaire\nn’est pas, contrairement à un préjugé répandu, un phénomène récent, ni même hérité du XIXe\nsiècle, mais qu’on peut en retracer la généalogie sur plusieurs millénaires dans plusieurs\ncivilisations. Qu’aucune des terminologies employées n’est satisfaisante. Qu’il faut\nabandonner le critère de bonne intention car l’Etat intervenant n’est pas, ne peut pas et ne doit\npas être désintéressé. Qu’il est possible de défendre un interventionnisme minimal, dans\ncertains cas et à certaines conditions, tout en assumant cette absence de désintéressement, la\nsélectivité des interventions, le risque d’abus et l’incertitude du résultat.
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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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".