Othering Terrorism: A Rhetorical Strategy of Strategic Labeling
Notice bibliographique
Résumé
The term terrorism is as value-laden a descriptor as one will encounter in the contemporary period. Though it evokes a strong image of an Orientalist, colonized, brown body enacting brutal, theatrical violence from behind a balaclava, the term itself describes very little. The decision to label a particular act, individual, or movement as terroristic is more a discursive question of politics than means. In the post-9/11 era, state-level rhetoricians describe their ideological enemies that can be “othered” as terrorists, while some are considered extremists. In doing so, Muslim, Arab, Asian, African, and foreign-born advocates and practitioners of political violence are termed terrorists with near universality, while white, Christian, Westerners acting in the name of white supremacy, anti-abortion, and so-called patriot, or sovereign citizen movements are left largely outside of that taxonomy. Through an analysis of the film Black Hawk Down, jihadist-produced media designed for US audiences, media accounts of Boko Haram in Nigeria, and the framing of rightist violence, it is clear how violence is viewed positionally. Furthermore, these examples demonstrate how terrorism has been utilized as a defamatory label applied asymmetrically to some proponents of political violence—those brown and black lives existing in precarity who challenge discursive claims on violence, statehood, capital, and what are broadly understood to be Western values.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».