Money Talks: Diaspora Daughters-in-Law and Their Zimbabwean In-Laws
Notice bibliographique
Résumé
Based largely on oral histories and newspaper accounts this paper explores the diaspora-induced shifting relations of power between the in-laws and their daughter-in-law. I argue that periods of economic, socio-economic and political shifts/turmoil have worked to wax and/or wane the custom-bestowed power conferred on the in-laws particularly mothers-in-laws. The shifts in socio-economic power wrought by, emigration to neighboring countries in the sub-region and to far flung countries overseas, weakened the power the in-laws had over their daughters-in-law. This was further worsened by the fact that the diaspora-induced emigration also witnessed millions of women going to work and live abroad beyond the tentacles of their in-laws. That coupled with the fact that massive emigration from Zimbabwe ran concurrently with an unprecedented economic decline which made those who remained in Zimbabwe very much dependent on the diaspora for an economic lifeline, meant that the diaspora daughters-in-laws found themselves with immense power over their in-laws. This paper, thus, traces the impact of the physical distance between the daughters-in-law and their Zimbabwean-in-laws and their dollar power on their relationship with the in-laws who remained in the country of origin.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».