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Enregistrement W2955639230

Narratology, Rhetoric, and Transitional Justice: The Function of Narrative in Redressing the Legacy of Mass Atrocities

2018· dissertation· en· W2955639230 sur OpenAlexaboutno aff
Steven James Rita-Procter

Notice bibliographique

RevueYorkSpace (York University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransitional justiceRhetoricNarratologyRetributive justiceRestorative justicePolitical scienceLawIdeologyNarrativeEconomic JusticeSociologyCriminologyLiteratureArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This doctoral dissertation, Narratology, Rhetoric, and Transitional Justice: the Function of Narrative in Redressing the Legacy of Mass Atrocities, examines the extent to which the success and feasibility of human rights tribunals and truth commissions are dependent upon the ways in which the past is narrativized in State-sponsored legal reports and subsequently promulgated through the stories we tell. Juxtaposing three historical cases that have constituted transitional justice according to divergent ideological paths, Narratology, Rhetoric, and Transitional Justice compares and cross-references the final reports on three high-profile transitional justice cases: the Nuremberg tribunals (1945-49), the Argentine Trial of the Juntas (1985), and the Canadian Truth and Reconciliation Commission (2008-15), to study the ways in which these reports have shaped the collective or national memories of various historical traumas. The dissertation examines how the final reports on truth commissions and war crimes tribunals deploy a highly sophisticated set of rhetorical and narratological techniques in order to fix a single, specific version of historical events in the cultural memories with disparate aims in bringing together a fractured nation. By highlighting the significant degree of artistry that go into preparing these reports, it examines how and why transitional governments are often motivated to frame historical violence in order to elicit collective feelings of outrage, shame, guilt, or forgiveness. Narratology, Rhetoric, and Transitional Justice thereby illustrates how transitional justice practices mobilize blueprints for reconciliation, restoration, or retribution through the recovery and narrativization of traumatic memories, and how these respective sentiments have facilitated the implementation of subsequent political and economic policies by the transitional governments. A key aspect of this analysis centeres on the unique ability of final reports to contextualize national traumas by designating precisely which crimes were committed, by and against whom, by regulating whose testimony is to be included and/or excluded from the master narrative, and by articulating the appropriate measure of justice that ought to be faced by the perpetrators. As the apotheosis of the transitional justice process, my research demonstrates that truth commission reports not only present their mercurial and highly contentious histories as binding, legally-validated, and irrefutably fixed versions of a series of often dubious events, but they also effectively situate each citizen within the victim/perpetrator and innocent/guilty binary ethical paradigms upon which the judicial system is grounded. Negotiating the final reports on truth commissions and human rights tribunals as historical non-fiction texts, these case studies weigh their reports alongside other vehicles of cultural storytelling (including historical novels, films, ballets, etc.).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,031
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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