Violence in the Valmiki Ramayana: Just War Criteria in an Ancient Indian Epic
Notice bibliographique
Résumé
When is armed force considered justified in Hinduism? How do Hindu legitimizations of warfare compare with those of other religions? The Just War framework, which evolved from Roman and early Christian thought, stipulates distinct criteria for sanctioning the use of force. Are those themes comparable to the discourse on violence of ancient India? This article examines the influential Sanskrit epic Vālmı̄ki Rāmāyaṇa in order to broach these questions. This analysis demonstrates the presence in the ancient work of all seven modern Just War criteria—namely (1) Just Cause, (2) Right Intent, (3) Net Benefit, (4) Legitimate Authority, (5) Last Resort, (6) Proportionality of Means, and (7) Right Conduct. This study also shows the extent to which the criteria and the larger discourse in the Vālmı̄ki Rāmāyaṇa are distinctly couched within Indic ethical parameters, drawing particularly upon the moral precept of ahiṃsā (nonviolence). This article identifies both similarities and differences between the epic's criteria for warfare and those of the Just War framework. By comparing representations of violence in the Vālmı̄ki Rāmāyaṇa to modern Western legitimizations of force, this study advances the inclusion of Hindu thought into the global discourse on the ethics of war and peace.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».