Digital Cartography and Feminist Geocriticism: A Case Study of the Marichjhapi Massacre
Notice bibliographique
Résumé
Dalit massacres in India are an understudied area of research, with even fewer works on the female experiences of the massacres. As part of a larger study that aims to create a spatial archive of the female survivors of selected Dalit massacres, this article maps the female survivors of the Marichjhapi massacre (1979). Being the first prototype of the forthcoming archive, a thorough analysis of the massacre is performed here using feminist geocriticism and digital cartography. The introduction gives the background to the massacre and foregrounds the absence of female narratives surrounding the massacre. The next section addresses the gaps in understanding the relation between space, caste, and gender in Dalit scholarship. The methodology section explains the steps involved in a feminist geocritical and digital cartographical approach, which is a combination of both qualitative and quantitative research. The prototype of the cartographic visualizations using QGIS software constitutes the next section, along with a visualization of the results and analysis of the data. Dalit female experiences are foregrounded through a close reading of selected texts, both fictional and non-fictional. This will eventually result in the creation of an archive of female historiography by locating the survivors at the site of the massacre.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».