Ways of Knowing Atrocity: A Methodological Enquiry into the Formulation, Implementation and Assessment of Transitional Justice
Notice bibliographique
Résumé
This Special Issue of the Canadian Journal of Law and Society proposes that clashes over the different ways of knowing atrocity are central to understanding the contours of the debates and disagreements over transitional justice. Bringing together scholars and practitioners in politics, law, literature, statistics, anthropology, history, and development studies, the special issue focuses on the processes used to respond to atrocity starting with how we know about the nature of harm, and following this, what methods are used to both respond to these abuses and evaluate these responses. In doing so, the collection maps the forms through which knowledge on atrocity is conveyed and simultaneously explores how the form influences its content.An increased sensitivity to the forms through which different actors know about atrocity draws attention to two over-arching themes developed across all seven of the articles included in this special issue. First, transitional justice processes provide a means of categorizing abuses. In doing so, they set the parameters of what type of harm warrants a response. Acknowledging the types of classification and the sources that underpin them sheds light on both what is made visible and what is rendered invisible in our current response to serious human rights violations. Second, when read together, the papers draw valuable attention to the researcher as a relational agent producing knowledge on atrocity, not only through determining the choice of method and the area of enquiry but through building sets of relationships that are a part of the response to the abuse. Acknowledging the relational aspect of both the practice and the research of transitional justice highlights the ethical obligations associated with obtaining access and claiming expertise when responding to serious human rights violation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,072 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,090 |
| Communication savante | 0,038 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».