Confronting Epistemic Violence: The Kaurs' Resistance Against 1984
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the epistemic erasure of Kaur’s (Sikh women) experiences of the Delhi Ghallughara in 1984, a state-enabled massacre of Sikhs in postcolonial India. Employing abductive analysis, three datasets were analysed: documentaries providing oral accounts of survivors and witnesses, archives of newspaper excerpts, and legal reports. Adopting the lens of Southern decolonial feminist framework rooted in Sikh epistemologies, Qualitative Content Analysis (QCA) and Critical Discourse Analysis (CDA) were implemented to explore: (1) the communal and gendered dimensions of 1984; (2) state-enabled structural silencing (3) how narratives have been re-narrated, through memory and epistemic erasure. Findings reveal that the Kaurs were not simply passive victims of communal violence, due to their gendered vulnerabilities, but they navigated immense violence with resistance and strategic silence. However, their testimonies remain underrepresented in newspapers, legal reports, and scholarly work. This paper argues that such erasure is not incidental, but rather systemically reinforced by cultural and patriarchal norms that intersect with political and institutional hierarchies. By centring the voices of Kaurs of 1984 and representing their stories, this study challenges dominant modes of knowledge production and calls for feminist reparative justice by legitimising their epistemologies and challenging systems that continue to silence them.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».