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Mobiliser au sein des Nations Unies : le cas de l’interdiction des armes nucléaires

2022· dissertation· W7151331557 on OpenAlexaboutno aff
Tiphaine de Champchesnel

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldSocial Sciences
TopicNuclear Issues and Defense
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTianPoison controlSocial impact

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’ouverture de la négociation pour un traité sur l’interdiction des armes nucléaires (TIAN) en 2017 fait suite à une initiative sur les « conséquences humanitaires de l’arme nucléaire » (CHAN) qui s’est développée dans les enceintes onusiennes mais également à travers des conférences internationales ad hoc. Revendiquant une filiation avec les processus dits d’Ottawa sur les mines antipersonnel et d’Oslo sur les armes à sous-munitions, cette initiative CHAN en a repris des éléments de stratégie, notamment le (re)cadrage dit « humanitaire » des armes nucléaires. Cette thèse analyse en termes de mobilisation ce processus en grande partie diplomatique. Cela se justifie, d’une part, en raison du caractère essentiel de cette dynamique de mobilisation pour porter le sujet du TIAN à l’agenda formel de l’ONU et, d’autre part, compte tenu de l’implication, aux côtés des États, de plusieurs catégories d’acteurs non-étatiques. Le fait que cette initiative soit parvenue à un résultat concret constitue l’énigme de la genèse du TIAN et de cette thèse (variable dépendante). Considérant l’apport du tournant cognitif pour la sociologie des mouvements sociaux, nous avons utilisé le cadrage « humanitaire » en tant que variable indépendante. Nous n’avons pas ignoré la mobilisation des ressources ni la théorie des opportunités politiques. À cet égard, d’autres éléments de la stratégie des prohibitionnistes ont été décisifs, notamment le travail diplomatique consistant à poser les jalons institutionnels de la mise à l’agenda. Quant au cadrage, son rôle a été majeur pour aplanir les différences, faire apparaître une unité, susciter des émotions et faire qu’agir devienne impératif.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.200
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.000

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.323 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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