REMEMBERING AND UNDERSTANDING GENOCIDE THROUGH THE ARTS: A CASE STUDY OF THE ARMENIAN GENOCIDE
Notice bibliographique
Résumé
The article is dedicated to the 90th anniversary of the heroic novel The Forty Days of Musa Dagh. One of the most discussed and influential genocides globally is the Armenian Genocide which has been explored in journalistic, academic and artistic ways. Despite war-time censorship, the mass deportations and killings of the Armenians in the Ottoman Empire during World War One was covered extensively and graphically by the international press. Such atrocities became a catalyst for the emergence of the important analytic terms of ‘crimes against humanity’ and ‘genocide’, along with the extension of the concept of ‘war crimes’. These three terms constitute key conceptual aspects in international criminal law, history and the social sciences. In addition to new analytical frameworks seeking to portray the magnitude of mass atrocity crimes, we also have witnessed personal accounts within an Arts and Humanities format. The Arts have often explored the personal costs of war, genocide and their extended aftermath. Franz Werfel’s historical novel “The Forty Days of Musa Dagh” was an exemplary example and its international influence was extensive. Forms of coverage and commentary on genocide can include a range of approaches from journalistic accounts, academic historical writings, memoirs, museums, social science theorizing to various aspects of the Arts, such as novels, plays, poetry, film, paintings and music. While detached academic accounts are important to develop our analytical understanding; more engaged personal artistic forms of expression can be profoundly influential in fostering empathy and sympathy towards the victims. The Arts can be powerful forms of personal connection. In the tradition of Franz Werfel’s novel, an overview of a variety of works in the Arts about the Armenian Genocide will be discussed. Together, the different approaches of i) journalistic first-impressions, ii) the academic analytical mind and iii) the Arts’ passionate heart can help us to more effectively remember, understand, sympathize and educate about genocides. It is useful to employ a variety of ways of reaching potential bystanders to remember, understand and become more engaged to overcome the devastating impact of genocide.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».