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Enregistrement W4391048803 · doi:10.1093/socpro/spae003

Racial Exclusion by Bureaucratic Omission: Non-Enumeration, Documentary Dispossession, and the Rohingya Crisis in Myanmar

2024· article· en· W4391048803 sur OpenAlexaff
Amanda R. Cheong

Notice bibliographique

RevueSocial Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Geopolitics and Ethnography
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBureaucracyState (computer science)PopulationCONTESTPower (physics)Political scienceDemocracySociologyPolitical economyPoliticsCriminologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article traces the bureaucratic bases of the Rohingya crisis in Myanmar. I draw on ethnographic fieldwork and interviews with Rohingya activists to elucidate the political struggles and competing archival logics surrounding their disenfranchisement and displacement. I explain a curious shift in the past decade in Myanmar’s approach to managing the Rohingya population, whereby longstanding strategies of legally-encoded racial exclusion gave way to moves to withhold and contract the state’s administrative reach: 1) the repudiation of the Rohingya category in the 2014 census; and 2) the dispossession of documents leading up to the 2015 elections. I develop the concept of “bureaucratic omission” to reveal an alternative mode by which the state’s symbolic power can be accumulated and exercised. In the wake of new claims-making pressures during Myanmar’s short-lived democratic opening, state officials nullified Rohingyas’ claims for recognition as citizens by depriving them of the material evidence to support these claims. In response, Rohingya activists invoked this same epistemic power of documents, leveraging archival sources and documentary vestiges to build their own historical counternarratives of indigenous belonging. By protagonizing stateless Rohingyas, I provide insight into top-down administrative efforts to un-make race and into how minorities can contest these omissions.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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