Words That Can Kill: The Mugesera Speech and the 1994 Tutsi Genocide in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
One of the most significant extant documents attesting to the dissemination of genocide ideology in Rwanda in the early 1990s is the speech delivered on 22 November 1992 by the political figure Léon Mugesera, a member of the incumbent MRND party. It is particularly significant because it constitutes the earliest example of explicit genocidal discourse expressed by a member of the ruling political party in a public forum, and as such it has often been regarded as offering a ‘blueprint’ for the practical implementation of the genocide. In addition, the contents of the speech have been the subject of intense scrutiny and heated debate within the framework of a judicial process in Canada spanning more than a decade to determine whether Mugesera should be deported to Rwanda to face prosecution for genocide.
 
 The original speech was delivered in Kinyarwanda, the national language of Rwanda, which effectively meant it was largely inaccessible to foreign commentators until it was translated into French and English. This article examines key thematic, lexical and stylistic elements within the original speech as it was heard by its target audience, as well as fundamental issues raised by the Canadian hearings relating to the translation process such as accuracy, fidelity, impartiality and subjectivity which were crucial elements in the decision-making process which finally led to Mugesera being deported to Rwanda on 23 January 2012.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».