Registering the gang body in pain: violence and haunting in Central America
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the challenges of registering the wounds carried by racialised subjects involved in extra-legal violence. It argues that reckoning with these lingering traumas demands a nuanced conception of violence that foregrounds mutual vulnerability. In Central America, gang members are routinely cast as perpetrators through colonial metaphors of animality and savagery, especially in mass media and official discourses, reinforcing the logics of the US-Central American war on gangs. As a result, the suffering endured by gang members remains largely illegible; they are recognized as agents of violence but not as its victims. Deemed invulnerable, the state, structural, and imperial harms they endure fail to register as violations. How, then, might one acknowledge these individuals as wounded subjects, haunted by the toll of racialised violence, without erasing the injuries they inflict? Such an acknowledgement is crucial for imagining an alternative ethical horizon that disrupts the punitive ideologies dominating current responses to gangs and other extra-state actors. Drawing on fieldwork with gangs in Central America and Mexico (2016–2019) and focusing on my encounter with a former MS-13 member from El Salvador, this article explores how gang members articulate their injuries within a transnational ethical field that renders the pain of the gang body unthinkable. It does so through an autoethnographic storytelling approach that also reveals the author’s own vulnerabilities as they surfaced in the surprising and affective terrain of research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».