Difficult Stories that Haunt: Towards Research Otherwise in Transitional Justice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT∞ Stories of suffering, loss and injury encountered in transitional justice research are difficult. They generate affective responses of sadness, guilt, shame and, often, denial of responsibility. Difficult stories are also haunting. They reveal ongoing structural injustices, and in their insistence, challenge claims that the past is over and done with. In this article, we argue that engaging with difficult stories as haunting can propel us towards research otherwise. We first demonstrate how Western modes of research governance silence ghosts through the extraction and translation of difficult stories into data. We consider the possibilities of doing research otherwise when difficult stories refuse, demand return, re-story and claim new ways of seeing, being and doing research. Significantly, in a moment of global reckoning, when the promise of ‘never again’ has become a signifier of ‘ever again,’ the calculus and relevance of scholarship in transitional justice is measured by such ‘ghostly matters.’
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 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 | 0,080 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,166 |
| Communication savante | 0,032 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».