Hidden Stories, Toxic Stories, Healing Stories: The Power of Narrative in Peace and Reconciliation
Notice bibliographique
Résumé
Research on narrative is more than simply listening to (more or less) nice stories. There are stories that are hidden between the lines; these need to be noticed and retrieved. There are stories that can be toxic to be exposed to; these need to be coped with and conceived. But there may be stories that have a healing quality, too—stories that can contribute to peace and reconciliation. These three possible qualities of narratives are the focus of the following paper, which was delivered in October 2008, at the launch of the Centre for Interdisciplinary Research on Narrative at St. Thomas University in Fredericton, New Brunswick, Canada. The lecture was based on his interdisciplinary research project Geschichte und Erinnerung [History and Memory, www.geschichte-erinnerung.de] in which interviews with Nazi followers, bystanders, and perpetrators were conducted and analysed. Marks presented one of the key findings of this research—shame—and its effect on what the interviewees recounted, as well as its relevance for National Socialism and present-day German society.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,070 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».