Architecture of Denial: Imperial Violence, the Construction of Law and Historical Knowledge during the Mau Mau Uprising, 1952–1960
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2013, the UK government settled a class action suit, which alleged that the British Colonial Government had subjected Kenyans to detainment, ill treatment and torture during the 1952–1960 ‘Kenya Emergency’. During the trial proceedings, the efforts of three expert historical witnesses for the prosecution – Caroline Elkins, David Anderson and Huw Bennett – led to the discovery of a cache of over 8,000 historical files from 36 former British colonies. The material contained within these documents suggested not only that Britain was aware of pervasive human rights abuses occurring throughout Kenya during the Emergency, but that the use of such violence was in fact endorsed and systematically regulated at the highest levels of the colonial administration. Drawing on Foucault’s conception of historical archives as ‘systems of discursivity’, and making use of the testimonies of the three experts, this article explores how the British Colonial Administration was able to dominate the discursive space surrounding Kenyan law and Mau Mau identity, allowing it both to justify the implementation of systemic violence throughout the Emergency, and to evade legal responsibility for these abuses at the time, and for decades afterward.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,064 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».