Discursive Exposures of Exclusion through the Figure of the Traitor
Notice bibliographique
Résumé
In this article, I present a historical conceptualization of the Hungarian-language term hazaáruló / traitor while contextualizingit within the emigration of Roma from Hungary to Canada and their subsequent return from Canada. I discuss how speakers emplaceRoma in Hungarian society through the figure of the hazaáruló / traitor, a term often employed in political debates to delegitimatizeopponents and also directed at Roma who returned from Canada, both by Roma and non-Roma. In tracing the concept historically,I take into account its legal definition and usage as codified in the Hungarian Criminal Code and contexts in which, for example, rulersoperationalized calls of treason as a linguistic device for disarming a political opponent (Cornwall 2015). Then, I describe a prominentcontemporary example of the discursive usage of the term hazaáruló / traitor in the case of the Roma from the town of Zámoly who fled Hungary to seek asylum in Strasbourg, France. Finally, I include relevant findings from ethnographic fieldwork during which Romani families frequently recounted instances of being named a hazaáruló / traitor for having migrated to Canada. In my analysis, I contend that the very act of Roma from Hungary seeking refuge were public exposures of the normalized relations of exclusion.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,091 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».