Notice bibliographique
Résumé
This article argues that systematic rape should be conceptualized not only as a war crime, but also as a destructive and increasingly deployed war weapon. As such, rape becomes a subject of arms control and thus directly relevant to security studies. Consequently, I argue that international relations should consider rape as a weapon of war for two major reasons. First, the categorization of rape as a weapon of war fits with core disciplinary theoretical definitions and assumptions. Namely, rape as a weapon of war compromises state security, operates in a conception of power defined as material/“power-over”/zero-sum, and corresponds with a rational actor model. Second, although wartime rape has often been marginalized as a “women's issue,” empirical evidence persuasively demonstrates how this categorization is incomplete; rather, women, girls, men, and boys all suffer direct and/or indirect consequences from the increasing prevalence and brutality of this weapon's deployment. Overall, the article maintains that excluding rape from security studies precludes comprehensive, accurate analysis within areas of theoretical and practical concern to IR. Thus, I conclude by suggesting avenues of research, from diverse theoretical perspectives, that may persuade IR scholars to view rape as an increasingly relevant and analytically rich topic of study.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,023 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».