Climate, Race Science and the Age of Consent in the League of Nations
Notice bibliographique
Résumé
In this article I explore how, in the League of Nations’ emerging anti-trafficking regime of the 1920s and 1930s, one category of race science — climate — played a prominent role in positing natural hierarchies between nations. My purpose is twofold: (1) to explain the currency of climate at this moment and to examine the trajectory of climate as an explanatory device in the intellectual history of ‘race’; and (2) to reflect on the biopolitical implications of explanations rooted in climate. The article begins with a description of how League of Nations delegates used climate as shorthand to refer to differences between the sexual mores of various nations. I then reflect more broadly on the emergence, submergence, and reemergence of climate in the history of race science, and its effects in practical settings. I move to a discussion of the significance of the age of consent as a category, and analyse the League of Nations-sponsored efforts to track ages of consent across countries as a biopolitical project. My overarching argument is that references to climate performed important ideological work in naturalizing hierarchical relations between nations. In arenas where diplomats sought to arrive at a consensus, such references rendered them more palatable and less disputable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».