Suchetgarh Women: The Strength and Excluded Section of the International Border
Notice bibliographique
Résumé
Jammu and Kashmir, a region straddling India and Pakistan, illustrates the intersection of two major South Asian states along the International Border (IB), where protracted violence profoundly impacts local communities. This study explores the lived experiences of borderland women in Suchetgarh village, Jammu, focusing on the impacts of ceasefire violations and hostile interactions between Indo–Pakistani forces. Utilizing a feminist methodology, the research highlights the profound effects of conflict on women's physical and psychological well-being. It underscores the dual victimization faced by these women: one stemming from entrenched patriarchal structures and the other from militarism and everyday violence. Despite enduring these adversities, borderland women contribute significantly to local economies, education, and social cohesion, embodying resilience and social unity. However, they remain marginalized in socio-political and security spheres due to prevailing patriarchal norms. The study advocates for increased female representation in security forces and policy-making to mitigate the adverse effects of militarized borders. It also emphasizes the potential for feminist perspectives to inform border security studies and improve women's roles in these regions. By focusing on borderland women's perspectives and their call for peace and dialogue, the study challenges traditional realist frameworks and offers insights into the human dimensions of Indo–Pakistan border conflicts. The research calls for enhanced understanding, empathy, and the incorporation of gendered voices to transform longstanding violent relations into peaceful conditions. Keywords: Borders, borderland women, Jammu and Kashmir, ceasefire violations, security
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».