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Enregistrement W4409801970 · doi:10.1080/13527258.2025.2496881

The afterlives of repatriation: heritage, emancipation and violence in Hindu nationalist India

2025· article· en· W4409801970 sur OpenAlexaboutno aff
Vera Lazzaretti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Heritage Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAnthropological Studies and Insights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHinduismEmancipationRepatriationNationalismHindu nationalismPolitical scienceHistoryCultural heritageAncient historySociologyReligious studiesLawPoliticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2021, a statuette of Hindu goddess Annapurna was taken from a Canadian museum to India as an arguably restorative, if not emancipatory, and decolonial achievement for a postcolonial nation. The statuette was enshrined at the Kashi Vishvanath temple in Banaras (Varanasi), a few metres from the Gyanvapi mosque – a longstanding target of Hindu nationalist campaigns for the mukti (liberation or emancipation) of supposedly originally Hindu sites. This article brings together Annapurna and the Gyanvapi mosque as two sides of the same story about heritage, emancipation and violence in Hindu nationalist India, and proposes an alternative methodological approach to the under-explored afterlives of repatriation. By combining longitudinal ethnographic research in the neighbourhood where Annapurna was enshrined with analysis of media and legal discourses, it teases out under-explored understandings that returned objects and repatriation itself afford in their post-repatriation locality – both in local responses and broader discussions around heritage restitution. I argue that repatriation cases such as that of Annapurna feed into a Hindu nationalist discursive ecology in which notions of emancipation, decolonisation and restitution are mobilised for majoritarian agendas: as exemplified by controversies around the Gyanvapi mosque, these notions increasingly underpin violent claims against minorities and their heritage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0300,035
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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