Dramatizing Atrocities: Plays by Wale Soyinka, Francis Imbuga, and George Seremba Recalling the Idi Amin Era
Notice bibliographique
Résumé
Idi Amin, who ruled Uganda from 1971 to 1979, was not the only dictator noted for atrocities. In Africa in the second half of the twentieth century, men of the proverbial iron fist rose and fell, to be replaced by others: Mobutu Sese Seko in Zaire, Macias Nguema in Equatorial Guinea, Emperor Bedel Bokassa in the Central African Republic, Sergeant Samuel Doe in Liberia, General Siad Barre in Somalia, Juvenal Habyarimana in Rwanda, Hissene Habn, in Chad, General Sanni Abacha in Nigeria, and so on. From other parts of the world, a roll call of some of the most notorious regimes would take in Cambodia's Pol Pot (Soloth Sar), Chile's Augusto Pinochet, Romania's Nicolae Ceaucsescu, and Yugoslavia's Slobodan Milosevic. The atroc ities associated with these rulers include torture and mass murder. The reoccurrence of such atrocities makes them seem almost banal. In representing atrocities, how can plays convey the full impact and implications of what has happened without succumbing to sensationalism? How can playwrights provoke a deep response from an audience, emotional and intellectual, rather than repulsion?
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».