Corrosive Comparisons and the Memory Politics of “Saming”: Threat and Opportunity in the Age of Apology
Notice bibliographique
Résumé
This article contributes to the interdisciplinary fields of memory and historical justice studies by analyzing one, particularly troublesome kind of competitive comparison that sometimes happens in memory politics in the so-called age of apology. The article calls this kind of competitive comparison, “saming”. Saming involves the attempt, via far-fetched or otherwise wrongheaded comparison, to exploit the recognition of some well-known case of historical injustice. Further, saming involves pursuing this comparison in ways that both trivialize the original injustice and undermine the framework from which the recognition of that injustice derives. The article develops its arguments and analysis by studying Budapest’s House of Terror museum and two Canadian redress campaigns, which sought historical recognition for the wartime internments of persons of Italian and Ukrainian ancestry, respectively. Saming is a recurrent problem, ubiquitous and probably inevitable in memory politics because the recognition of historical injustice brings with it unavoidable and indeed often valuable incentives to comparison. Thus, the overall aim of this article is to analyze the threat of saming in order to better defend the cause of comparison in introspective collective remembrance.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,059 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».