Notice bibliographique
Résumé
Terror, Counter-Terror: Women Speak Out presents articles by severalwomen writers and women’s organizations. The book analyzes and interrogatesthe madness of male-dominated war and violence, and presentswomen’s perspectives on war and the 9/11 tragedy. Contributors includefeminist writers, authors, academics, and journalists; mothers, women ofcolor, Muslim women; and women who have had first-hand experiencewith war and its effects. The editors provide an excellent critical reappraisal of the ideas, concepts,and language that underpin the multilayered world of war, power, andpeace. The book also explores diverse women’s perspectives on the failure ofwar to bring about peace. In giving their perspective, the authors respond eloquentlyand defiantly to war’s destructive nature. This collection, a wonderfulanthology of women’s experiences of war, allows the reader to capture thesuffering of war as well as its paradoxes, double standards, and contradictions.The essays are organized into seven sections: “Personal and Political,”“The War on Terror,” “Saying No,” “Motherland/ Fatherland,” “The War onWomen,” “Displaced and Dispossessed,” and “Women against War.”The book highlights the wars in Afghanistan and Israel and the 9/11tragedy. The authors lament that war has never really brought peace, butrather turmoil and human and economic suffering. Most people in theWest see sanitized images of war that are carefully selected for them.Women Speak Out tells the story of how loosing one’s children, home, andlivelihood are part of war’s true horrors ...
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».