La désécurisation comme approche de résolution de conflits : la guerre en Bosnie-Herzégovine (1990-1995), une opportunité manquée
Bibliographic record
Abstract
La guerre en Bosnie-Herzégovine fut un conflit des plus meurtriers qui a apporté un discours inflammatoire conduisant à des dérapages sur le terrain entre les diverses forces en présence, et ce, au détriment d’une population prise en otage par une poignée de décideurs politiques et de leurs élites de la sécurité (policiers, militaires, agences de renseignements, etc.) qui ne cherchaient qu’à décider individuellement des enjeux politiques ayant lieu. \nUn conflit européen que nous avons exploré par l’utilisation du cadre théorique de la sécurisation/désécurisation d’Ole Waever, et ce, afin de mieux comprendre comment une sécurisation à l’extrême, au travers d’un acte de langage (speech act), peut se développer jusqu’à apporter la violence physique comme mode de résolution de différends. Un processus inquiétant qui soulève toute la question de la désécurisation comme approche d’euphémisation d’une menace afin de soustraire toutes tentatives de sécurisation de se développer ou d’être exploitées. \nUne approche qui nous a permis d’ouvrir la « boîte noire » qu’est l’État pour mieux saisir ces particularités ainsi que les luttes de pouvoir s’y déroulant. Une lutte de pouvoir qui se joue entre multiples acteurs qui ne peuvent être négligés dans toute situation sécuritaire. \nUne avenue choisie qui nous a permis de déterminer des options de désécurisation souhaitables qui auraient pu être explorées afin de maintenir la stabilité politique de cet État en devenir. Le tout nous permettant de dire que la désécurisation de la BiH comme approche fut une opportunité manquée.
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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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".