Les organisations facilitatrices de l’alerte en Amérique latine
Bibliographic record
Abstract
Depuis les années 2010, plusieurs pays d’Amérique latine traversent une récession démocratique marquée par une défiance croissante envers les institutions, une montée de l’autoritarisme et une persistance de la corruption au plus haut niveau. Dans ce contexte, des citoyens se mobilisent pour dénoncer les abus de pouvoir et défendre le bien commun : les lanceurs d’alerte. Confrontés à de nombreux obstacles, lenteur des procédures, risque de représailles, isolement, les lanceurs d’alerte s’appuient sur des organisations de la société civile (OSC). Ces « organisations facilitatrices » jouent un rôle central dans la mise en forme, le relais et la protection de l’alerte, en particulier dans les contextes où les dispositifs institutionnels sont défaillants.À partir de l’analyse comparée de deux OSC, Transparencia por Colombia (Colombie) et El Rímac Vigila (Pérou), cet article identifie trois stratégies principales déployées pour soutenir la dénonciation de la corruption : l’accompagnement institutionnel, le relais public et les garanties de protection. Il montre comment, dans un environnement institutionnel fragile, ces organisations assurent des fonctions essentielles à l’effectivité de l’alerte, souvent en l’absence de mécanismes étatiques fonctionnels.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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".