Review of Radicalizing Her: Why Women Choose Violence” by Nimmi Gowrinathan (2021)
Notice bibliographique
Résumé
Depictions of women fighters typically portray them as attractive anomalies -rare, intriguing figures who transgress, but do not transcend, femininity norms.Interpretations of the motivations of women fighters often infer a lack of agency or the absence of politics, presuming they reach the battlefield through less conscious processes than male fighters do.In Radicalizing Her: Why Women Choose Violence, Nimmi Gowrinathan provides a potent alternative image, elucidating the female fighter as deliberate and politically self-aware.The book draws on an extensive dataset of interviews with women fighters from contexts including Sri Lanka, Columbia, and Syria, documenting their motivations, combatant experiences, and post-conflict lives.Women combatants make up a sizeable proportion of fighters (Gowrinathan cites the figure of 30%, p.20) but are rarely treated as a serious political force both during and after conflict.Peace negotiations, combatant re-integration programming, and asylum assessments remain deeply gendered, either sidelining women or impelling them to construct narratives of victimhood and perform femininity in order to be legible.This book underscores how taking women combatants seriously requires a re-thinking of how women are expected to present as peaceful while absorbing layers of violence, and how such constructions are used to marginalize women from power.Radicalizing Her is organized into two parts, each with three sections.Part One (Sites of Struggle) includes chapters on the battlefield, the stage, and the streets.Part Two (The Battlefield) is structured around three lines of defense: first, second, and third.Throughout,
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».