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Enregistrement W4225334661 · doi:10.1093/isagsq/ksac031

Cruelty and Violence in the Global South

2022· article· en· W4225334661 sur OpenAlexaff
Monika Thakur

Notice bibliographique

RevueGlobal Studies Quarterly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrueltyPrecaritySociologyCriminologyEnvironmental ethicsPolitical scienceGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is limited understanding of cruelty in critical security studies. While cruelty tends to be conceptualized within the context of large-scale, violent conflicts and situations, it is helpful to consider cruelty through the lens of everyday forms of violence and subjugation. Understanding cruelty and its complex entanglements with overlapping frameworks of necropolitics, structural violence, and necrogeopolitics, and drawing on research from Nigeria, Jordan, and Myanmar, this article discusses the normalization of cruel, everyday “living death” and violence experienced by many in Global South. Overlapping marginalities of localized conflicts, political repression, gendered violence, marginalized livelihoods and precarity, climate change, and migration illustrate this entangled conceptualization of cruelty. This complex and entangled understanding of cruelty helps to better understand the lived experiences and situations of peoples and communities in the Global South. Further, everyday necropolitical violence and cruelty provide an understanding of the suffering, pain, and state of unease that many experience in the Global South and beyond, and this understanding of shared human vulnerabilities informs our common humanity. The main contribution of this analysis is to provide dialectical insights into the potential of radical empathy and compassion, rooted in decolonial humanism, as a means to ignite political consciousness, dismantle oppressive structures, and support emancipatory agency of peoples and communities globally.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,034
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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