“We Planted Rice and Killed People:” Symbiogenetic Destruction in the Cambodian Genocide
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, genocide scholars have given greater attention to the dangers posed by climate change for increasing the prevalence or intensity of genocide. Challenges related to forced migration, resource scarcity, famine, and other threats of the Anthropocene are identified as sources of present and future risk, especially for those committed to genocide prevention. We approach the connection between the natural and social aspects of genocide from a different angle. Our research emanates out of a North American Indigenous studies and new materialist rather than Euro-genocide studies framework, meaning we see the natural and the social (or cultural) as inseparable, deeply imbricated, phenomena. We argue that those entities designated natural are often engaged in co-constitutive relations with the social and cultural groups that are the focus of genocide studies. Simply put, groups become what they are through interaction—or symbiogenesis—with their natural world(s). Symbiogenetic destruction, then, is the destruction of this symbiogenesis. We use this term to draw attention to how relations with more-than-human entities are integral components of the ongoing formation of group life, and how they are put at risk by genocide. In particular, we examine testimony that centers on the relationship between Khmer people and rice, including rice cultivation and consumption, as it was impacted by the Khmer Rouge. In so doing, we highlight the cultural consequences of social/natural death in the Cambodian genocide.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,014 | 0,016 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».