Neutral evaluators or testimonial connoisseurs? Valuing and evaluating reconciliation in post‐genocide Rwanda
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Countless reconciliation initiatives – state and non‐state, local and international – have emerged to redress the legacies of the 1994 genocide in Rwanda. Based on fieldwork with two Rwandan peace‐building organisations, this article takes an ethnographic perspective on how these organisations measure or evaluate ‘how reconciled’ Rwandans are. Organisations’ measurements of reconciliation are based on testimonies they collect from genocide survivors and perpetrators. They read ‘indicators’ into these testimonies to quantify the progress of reconciliation in a given region, but their process of deriving those numbers from testimony is never clear. I argue that organisation staff do not only stake their expertise on ‘objective’ measures of reconciliation that manage the ambiguities of testimony, but also on their performance of gifted subjective intuition to discern ‘authentic’ testimony from that which conceals ongoing enmity. As such, anthropological understandings of modern evaluative practices must take seriously both subjectivity and objectivity as potential sources of power and authority. In the end, evaluating reconciliation may not only be driven by organisational or political demands to produce metrics, but also by organisation staff's search for confirmation of their own worth in the post‐conflict recovery project and for signs that violence will not erupt in Rwanda again.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle