Terrorism as an aesthetic signifier: The afterlives of terrorism discourse in Western reactions to wartime suffering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract What are the legacies of the war on terror? This paper seeks to answer this question through an analysis of vernacular uses of terrorism discourse in political commentary on the Ukraine war. The paper describes how the set of tropes, ideas, and recurrent metaphors that constituted the historical backbone of narratives about terrorism before and after 9/11 is now being mobilised in the context of interstate conflict. Instead of rejecting such deployments of terrorism as lay misappropriations of an otherwise-objective concept, we argue that they evidence the aesthetic force of terrorism discourse in organising our ethical relationship to different experiences of (in)human suffering. The paper advances the concept of terrorism as an aesthetic signifier, to provide two contributions to terrorism studies. First, we argue that narrative approaches to the study of political violence in IR can only move forward if they bypass the field’s traditional framing of terrorism – which we dub the (il)legitimacy trap – and push the boundaries of critique beyond the idea of terrorism as unacceptable violence. Second, we contend that IR scholars must situate the signifiers orbiting the discourse on terror within wider racialised aesthetic regimes dictating the visibility and invisibility of collective suffering. With these two moves, we hope to bring more attention to the question of victimisation in terrorism studies, a field historically focused on perpetrators and the conditions of perpetration of violence.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,044 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».