Notice bibliographique
Résumé
According to Jayasuriya (2004), Sri Lanka – known as Ceylon until 1972 – was characterized by impressive social welfare in the 1940s, 1950s, and 1960s but has experienced intense social warfare since the 1970s. In this chapter, I explore whether the two are causally related. I begin by reviewing the country's history of ethnic violence and educational expansion. Next, I analyze whether educated individuals contributed to ethnic violence in influential ways. Finally, I investigate whether any of the educational mechanisms promoted ethnic violence. Ethnicity and ethno-nationalist violence in Sri Lanka Sri Lanka is located on an island off the southern tip of India and is inhabited by 20 million people from diverse linguistic and religious backgrounds. The Sinhalese are the largest ethnic community and comprise nearly three-quarters of the island's total population. The Sinhalese speak Sinhala, an Indo-European language, and are nearly all Buddhist. Their progenitors emigrated from India approximately 3,000 years ago and gradually absorbed other peoples (including communities already living on the island and other more recent immigrants from the Indian mainland). Although sharing the same religion and language, the Sinhalese are divided between the Kandyan and Low-Country Sinhalese, an internal division with only limited social significance that resulted primarily from geography and historical differences in the extent of European colonial influence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».