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Enregistrement W3213987119 · doi:10.5038/1911-9933.15.3.1779

A Dance of Shadows and Fires: Conceptual and Practical Challenges of Intergenerational Healing after Mass Atrocity

2021· article· en· W3213987119 sur OpenAlexvenueno aff
Brandon Hamber, Ingrid Palmary

Notice bibliographique

RevueGenocide Studies and Prevention · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordUniversity of Cambridge
Mots-clésAcknowledgementGenocidePoliticsSociologyAction (physics)RacismAestheticsEnvironmental ethicsPolitical scienceLawGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The legacy of mass atrocity—including colonialism, slavery or specific manifestations such as apartheid—continue long after their demise. Applying a temporal intergenerational lens adds complications. We argue that mass atrocity creates for subsequent generations a deep psychological rupture akin to witnessing past atrocities. This creates a moral liability in the present. Healing is a process dependent on the authenticity (evident in discourse and action) with which we address contemporary problems. A further overriding task is to open social and political space for divergent voices. Acknowledgement of mass atrocity requires more than one-off events or institutional responses (the grand apology, the truth commission). Rather, acknowledgement has to become a lived social, cultural and political reality. Without this acknowledgement, healing, either collectively or individually, is stymied. Healing after mass atrocity is as much about political action (addressing inequalities and racism) as an act of re-imaging created through constant and contested re-writing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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