Towards a Nanjing narrative of the Second World War in China: Navigating the stigma of an unspeakable past
Notice bibliographique
Résumé
In China, the political act of collaboration with Japan during the Second World War has been cast as a moral flaw, with those who collaborated condemned as hanjian – traitors to the Han Chinese. This paper examines the fate of Hong Fanyu, a Chinese dentist in occupied Nanjing whose post-war career was ruined for treating a wartime collaborator (or hanjian). It maps the full extent of the stigma that still adheres to hanjian and those who associated with them, and examines some of the strategies used by those so tarred to handle the burdens of wartime history. For Hong, a poetic tribute written in 1947 in gratitude by Zhou Fohai, his jailed hanjian patient, that resurfaced in the 1970s during the Cultural Revolution, was enough to seal his fate; he was subjected to struggle sessions and died in 1979. His descendants’ invocation of professional obligation and service to the state, as well as the silences that persist around his ties with convicted hanjian Zhou Fohai, reflect both the persistence of stigma surrounding hanjian as well as the strategies used to negotiate the burdens of wartime history.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,035 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».