Showing Remorse at the TRC: Towards a Constitutive Approach to Reparative Discourse
Notice bibliographique
Résumé
The author argues that, despite explicit declarations by the architects of the Truth and Reconciliation Commission in South Africa expressions of remorse or apology would not constitute a requirement for amnesty, a review of the transcripts of hearings from 1996-2000 shows numerous occasions in which the persons who appeared before the tribunal gave statements to those assembled or directly to their victims in which they claimed remorse or apologized for their actions. This paper analyzes these instances of what may be called reparative discourse in terms of how they are used to mobilize feelings in support of a particular vision of community, how expectations for remorse or apology were contested or resisted by persons who had conflicting visions of community, and how participants decided whether a particular expression of remorse or an offer of apology was credible and real. The purpose of the analysis is to develop an approach to remorse and apology that shows how members decide when reparative discourse is to be expected and how this process of building expectations helps to constitute the moral boundaries of community.
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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 | 0,063 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,137 |
| Communication savante | 0,025 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».