Notice bibliographique
Résumé
In the early 1980s, separatist pressure in the prosperous agricultural heartlands of the Punjab seemed briefly to threaten the survival of the Indian nation-state. Sikh followers of a charismatic leader, Sant Jarnail Bhindranwale, engaged in local skirmishes with Indian police and soldiers in pursuit of their campaign for an autonomous state of Khalistan. When Bhindranwale and his supporters took refuge in the holiest Sikh shrine, the Golden Temple in Amritsar, Indira Gandhi authorized the use of heavy force to dislodge them. Bhindranwale and many of his supporters were killed in intense fighting, in which parts of the temple complex were also badly damaged. A few months later, Mrs Gandhi was assassinated by her two Sikh bodyguards, provoking waves of attacks on Sikhs in cities across North India, most of them organized by local Congress Party leaders. There followed a decade of escalating violence, in the Punjab and beyond, before the situation gradually calmed in the second half of the 1990s. As with the parallel case of northern Sri Lanka, many of the most dedicated supporters of Khalistan came from the extensive Sikh diaspora, especially in Britain, Canada, and the United States. A few years ago, the American anthropologist Cynthia Keppley Mahmood published an interesting book, based on her conversations with Sikh militants committed to the Khalistan movement. Much of the book is concerned to report, in as authentic a manner as possible, the self-descriptions, personal histories, and political vision of a group of people often labelled as ‘terrorists’, and subject to villification in both popular and academic media.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,011 |
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 ».