Notice bibliographique
Résumé
This article proposes the concept “extra-lethal violence” to focus analytic attention on the acts of physical, face-to-face violence that transgress shared norms about the proper treatment of persons and bodies. Examples of extra-lethal violence include forcing victims to dance and sing before killing them, souvenir-taking and mutilation. The main puzzle of extra-lethal violence is why it occurs at all given the time and effort it takes to enact such brutalities and the potential repercussions perpetrators risk by doing so. Current approaches cannot account for this puzzle because extra-lethal violence seems to follow a different logic from strategic calculation. To investigate one alternative logic—the logic of display—the article proposes a performative analytic framework. A performative lens focuses attention on the process by which actors stage violence for graphic effect. It highlights the range of roles, participants, and activities that contribute to the production process as a whole. To demonstrate the value of a performative approach, the article applies this framework to three very different extra-lethal episodes: the massacre at My Lai during the Vietnam War, the rape and killing of two women during the Rwandan genocide, and a lynching that took place in rural Maryland. The article concludes by sketching a typology of performance processes and by considering the policy implications of this type of theorizing and knowledge.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,007 | 0,053 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».