Guest Editorial: Mass Atrocity and Collective Healing: New Possibilities for Regenerating Communities
Notice bibliographique
Résumé
This Special Issue brings together five articles from different disciplines. It aims to contribute to the emergent critical voices in research about collective trauma and collective healing by introducing novel perspectives and inviting further debates on the relevant issues evoked. For this reason, the Special Issue focuses on collective healing through a number of prisms. First, it delves into the notions of wounding and trauma, with a view to advance a well-argued theoretical framework for understanding collective healing. Second, it identifies underlying ethical pillars for collective healing, especially the principles of equality and well-being that affirm human dignity founded on our intrinsic non-instrumental value as persons. Third, it interrogates one of the deeply seated root causes of transatlantic slavery, and establishes a connection between capitalist expansion and systematic subjugation of human beings to brutal forces for the sake of materialistic production and wealth accumulation. Thus, this Special Issue attempts to survey historical dehumanisation in some of the mass atrocities, probe their continued legacies in contemporary societies in Africa, Europe, and the Americas, and highlight some of the political, psycho-social and grassroots approaches to collect healing in various contexts. In doing so, it further reflects on the conceptual, methodological and structural challenges involved when moving towards collective healing.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».