Notice bibliographique
Résumé
Every May 18, mourners gather near the sandy beaches of Mullivaikkal, a small strip between Chundikulam and Mulltaitivu in the Northern province of Sri Lanka, to commemorate the 2009 genocide against the Tamils. Mullivaikkal is where approximately three hundred thousand Tamil civilians found refuge as they fled the military bombardment between January and May 2009.1 Starting in 2010, the remembrance day commemoration attracts thousands of locals, coming together near the beach to reflect and remember. Increasingly, the commemoration also attracts transitional justice experts, along with diplomats and international governmental organization workers. In my contribution, I reflect on the work of the local and diaspora Tamil transitional justice experts as they begin to gather evidence from the families of victims for the newly created 2024 Commission for Truth, Unity and Reconciliation. Drawing on Homer's The Odyssey and the story of the “lotus eaters,” I frame these experts as “truth eaters,” preoccupied with collecting victim narratives for the purpose of personal gratification. As they engage in the repeated collection of particular elements of the victims’ truth—elements predicated on the demands of the field of transitional justice—the truth eaters are oblivious to the root causes of the war. I explain how attention to root causes through a Third World Approaches to International Law (TWAIL) lens can avoid the effects of the dominant liberal modes of truth seeking reflected in the work of these truth eaters.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».