Book Review: <em>Scorched Earth: Environmental Warfare as a Crime Against Humanity and Nature</em>
Notice bibliographique
Résumé
The subtitle of Emmanuel Kreike’s Scorched Earth foreshadows the goal of this impressive and comprehensive contribution to the field. His goal is to chip away at the Nature-Culture dichotomy that he argues drives, and limits, much of the analysis that is produced of historical, and modern, warfare. Kreike uses the concept of environcide, which he defines as “intentionally or unintentionally damaging, destroying, or rendering inaccessible environmental infrastructure”, and argues that the traditional assumptions about nature and culture in the study of warfare obscure the importance of the natural world in determining who lives and who dies. For the field of genocide studies, Kreike’s work promotes the analysis of mass violence and potentially genocidal conflicts by looking not simply at actions taken by perpetrators directly against victims, but also at a litany of actions that perpetrators might take that could reasonably result in mass death, joining those in the field who promote a shift in the definition of genocide that includes actions that do not simply meet the definition of dolus specialis to also those that demonstrate dolus eventualis. While confiscating food and burning fields may not fit our current understanding of genocidal acts, they can certainly have the same eventual outcome as the use of machine guns and poison gas. And, recent scholars of risk factors do note the importance of “crises, resource scarcity, population pressure, natural disasters” as increasing the likelihood of 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,062 |
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 ».