Transforming men into killers: Attitudes leading to hands-on violence during the 1994 Rwandan genocide
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although public health-based violence prevention trials have been successful in a variety of high-risk settings, no study has addressed the prevention of genocide, a form of population-based, catastrophic violence. Objective: To develop a model, including a panel of modifiable attitudinal patterns, explaining why civilians assaulted or murdered targeted victims during the 1994 Rwandan genocide. Design, setting, and participants: A grounded theory inquiry consisting of interviews with 41 Rwandan genocide perpetrators in six Rwandan provinces in 2005. Results: Respondents described two distinct environmental contexts (life prior to April 1994 and life during the 1994 genocide) that informed beliefs, decisions, and behaviour. In addition, all respondents described four experiential pressures shaping their choices to participate in the genocide: defending home and nation; fear of governing authorities; greed; and feeling overpowered, confused, or ambivalent. For the sub-sample of respondents under 21 years old, a fifth experiential pressure, transitions from adolescence to adulthood, was also described. A unique combination of these factors motivated each individual's behaviour, and shifted and evolved with new situations. Conclusions: A complex interaction between self and national defence, fear of ruling authorities, and overpowering social upheaval exerted pressure on average citizens to perpetrate hands-on violence during the 1994 Rwandan genocide. These findings may have future implications for understanding and preventing catastrophic violence in other high-risk jurisdictions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».