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Enregistrement W2053071422 · doi:10.1108/00220411211209177

Using classification to convict the Khmer Rouge

2012· article· en· W2053071422 sur OpenAlexfundno aff
Michelle Caswell

Notice bibliographique

RevueJournal of Documentation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCambodian History and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaYale University
Mots-clésDocumentationOriginalityAccountabilityConvictSociologyTribunalGenocideHuman rightsValue (mathematics)LawPolitical scienceSocial scienceQualitative researchCriminologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to explore the importance of classification structures to efforts at holding perpetrators of human rights abuses accountable using one archival repository in Cambodia as a case study. Design/methodology/approach The primary methodology of this paper is a textual analysis of the Documentation Center of Cambodia's classification scheme, as well as a conceptual analysis using the theoretical framework originally posited by Bowker and Star and further developed by Harris and Duff. These analyses were supplemented by interviews with key participants. Findings The Documentation Center of Cambodia's classification of Khmer Rouge records by ethnic identity has had a major impact on charging former officials of the regime with genocide in the ongoing human rights tribunal. Social implications As this exploration of the DC‐Cam database shows, archival description can be used as a tool to promote accountability in societies coming to terms with difficult histories. Originality/value This paper expands and revises Harris and Duff's definition of liberatory description to include Spivak's concept of strategic essentialism, arguing that archivists’ classification choices have important ethical and legal consequences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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