Sisters in Arms: Militant Feminisms in the Federal Republic of Germany since 1968
Notice bibliographique
Résumé
Katharina Karcher’s study shows that despite the historical and political shifts since the 1960s, the fervent debates that took place in that decade on militancy and the use of violence in pursuit of political goals still hold relevance today. Yet, the impact and afterlife of feminist militancy remains under-explored in most histories of West German feminism. Karcher’s study takes an important step toward filling this void. While framing feminist militancy within the broader context of political developments and feminist struggles and debates from the famous 1968 tomato attack by SDS women on SDS male leadership to Pussy Riot’s protest action in the Moscow Cathedral of Christ the Saviour in 2012, the study’s primary focus is on the 1970s and 1980s. In tracing and analyzing the history of feminist militancy, Karcher seeks to disrupt the narrative of an antagonism between ‘good feminism’ and ‘bad militancy’, arguing that this assessment rests on a limited understanding of both. She conceives of feminist militancy as one important—albeit understudied—aspect of feminist activism, and aims to analyze it in its interaction with other methods of feminist protest and intervention. Her study contributes to undermining the assumption that feminism is inherently and necessarily peaceful. As the militant feminist group Red Zora, a core subject of the book, stated, it ‘“found it tremendously liberating to break with the feminine peaceableness that was imposed on us and to take a conscious decisions for violent means in our politics”‘ (p. 8).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».