Technologizing Humanitarian Space: Darfur Advocacy and the Rape-Stove Panacea
Notice bibliographique
Résumé
We examine how an unassuming domestic technology—the fuel-efficient stove—came to be construed as an effective tool for reducing sexual violence globally. Highlighting the process of problematization, the linking of problems with actionable solutions, we show how US-based humanitarian advocacy organizations drew upon spatial, gender, perpetrator, racial, and interventionist representations to advance the notion that “stoves reduce rape” in Darfur. Though their effectiveness in Darfur remains questionable, efficient stoves were consequently adopted as a universal technical panacea for sexual violence in any conflict or refugee camp context. By examining the emergence and global diffusion of the rape-stove problematization, our study documents an important example of the technologizing of humanitarian space. We postulate fuel-efficient stoves to be a technology of Othering able to simplify, combine, decontextualize, and transform problematizations from their originating contexts elsewhere. When humanitarian advocates construe immensely complex crises as “manageable problems,” the promotion of simple technical panaceas may inadvertently increase the burden of poverty for user-beneficiaries and silence the voices of those they claim to champion and serve.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,038 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».