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Enregistrement W4293077343 · doi:10.1017/s0026749x21000743

Doing ‘coolie’ work in a ‘gentlemanly’ way: Gender and caste on the famine public works in colonial North India

2022· article· en· W4293077343 sur OpenAlexafffund
Madhavi Jha

Notice bibliographique

RevueModern Asian Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTata Institute of Social SciencesUniversity of Toronto
Mots-clésFamineCasteSubsistence agricultureColonialismState (computer science)HistoryDevelopment economicsSociologyPolitical scienceGeographyEconomicsArchaeologyLawAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The second half of the nineteenth century was marked by regular famines and scarcities in India, and famine public works were one of the chief ways for the colonial state to provide relief. Famine public works involved labourers, including a large number of women, working in the construction of railways, roads, canals, and tanks in return for a subsistence wage. The present article contextualizes the practices of famine public works, especially the segregation of famine public works into large departmental and village works, within the intersecting processes of labour, caste, and gender. Drawing on evidence from North Western Provinces and Punjab, the article makes two arguments. First, it shows that segregation in famine works was driven by a shared understanding of the dominant castes and colonial state regarding labour, property, and caste which ensured that village works were reserved for dominant castes. A relational definition of labour was central to the construction of caste respectability on famine works. Second, by comparing the sex ratio of labourers in the two kinds of famine works, the article argues that women's labour was not merely a marker of caste, but constitutive of it.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,156 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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