Beyond the erotics of Orientalism: Lawfare, torture and the racial–sexual grammars of legitimate suffering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Contrary to commonsense understandings of torture as a form of information-gathering, confessions elicited through the use of torture produce notoriously unreliable data, and most interrogation experts oppose it as a result. With a focus on the US carceral regime in the War on Terror, this article explores the social relations and structures of feelings that make torture and other seemingly ineffective and absurd carceral practices possible and desirable as technologies of security. While much of international relations scholarship has focused on the ways in which affective and material economies of Orientalism are central to representations of the ‘terrorist’ threat, this article connects the carceral violences in the racialized lawfare against Muslimified people and spaces to the capture and enslavement of Africans and the concomitant production of the figure of the Black body as the site of enslaveability and openness to gratuitous violence. The article further explores how these carceral security practices are not simply rooted in racial–sexual logics of Blackness, but themselves constitute key sites and technologies of gendered and sexualized race-making in this era of ‘post-racial triumph’ (HoSang and LaBennett, 2012: 5).
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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 | 0,005 | 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 | 0,008 | 0,109 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».