'Toxification' as a More Precise Early Warning Sign for Genocide Than Dehumanization? An Emerging Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
In genocide scholarship, dehumanization is often considered to be an alarming early warning sign for mass systematic killing. Yet, within broader research, dehumanization is found to exist in a variety of instances that do not lead to aggression or violence. This disparity suggests that while dehumanization is an important part of the genocidal process, it is too imprecise as a salient early warning sign. Genocide scholars have acknowledged such a conjecture in the past. This article initiates an embryonic research agenda that offers ‘toxification’ as a more precise early warning sign for genocide than dehumanization. It contends that while dehumanization signals that killing members of a particular group may be regarded as permissible, a more indicative early warning is one that flags when extermination is considered a necessity. Following a literature review of dehumanization, the purpose of this article is to introduce the idea of ‘toxificaton’, and to illustrate how the concept can work in practice, using two twentieth century genocides as examples.
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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 | 0,020 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,059 |
| Communication savante | 0,013 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».