Discourses That Make Torture
Notice bibliographique
Résumé
abuses committed by US military on Iraqi prisoners at the CBS television show 60 Minutes II. The scandal was instantaneous and tremendous. This event has been the starting point of my Master’s thesis and I propose to examine here some of my findings. The U.S. administration rapidly explained that the acts had been committed by a few “bad apples”, i.e. sadistic members of the military who had tarnished the image of the Unit-ed States around the world. However, international events contemporaneous to the scandal provided plenty of examples of situations similar to Abu Ghraib. Among other things, Hu-man Rights Watch released a report in July 2006 in which it was explained that “[t]orture and other abuses against detainees in U.S. custody in Iraq were authorized and routine, even after the 2004 Abu Ghraib scandal ” (HRW 2006). How did this situation come about? Based on the Master’s research I conducted, I will argue here that some U.S. governmental discourses created what has been called a “torture-sustaining reality ” that produces a favor-able environment to commit torture acts. In order to do that, I will first seek to explain how the government discourses are connected to the actions perpetrated in Abu Ghraib. Second, AriAne BélAnger-Vincent is a PhD student at Laval University, Quebec.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,031 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».