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Enregistrement W1610370816 · doi:10.1111/j.1478-9302.2010.00219.x

What Can Multicultural Theory Tell Us about Integrating Muslims in Europe?

2010· article· en· W1610370816 sur OpenAlexaff
Patti Tamara Lenard

Notice bibliographique

RevuePolitical Studies Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticulturalismUnderpinningPoliticsDemocracyImmigrationPolitical economySociologyIslamophobiaPolitical scienceLawMedia studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across Europe and elsewhere we are witnessing a series of decisions, including attempts (successful and otherwise) to ban the burka or the building of minarets on mosques, which seem to be made from a fear of ‘politicised Muslims’ – Muslim residents and citizens in European countries – who are alleged to be irredeemably and unambiguously anti-European and therefore anti-democratic. They are, additionally, frequently portrayed as taking orders from fundamentalist regimes, or organisations, which operate from outside Europe and aim to destabilise European political life. The debates and conflicts portrayed in the Swiss media in the week before the vote on whether to ban the construction of minarets, for example, and in the days just afterwards, mirror those that have been occupying European countries for the past several years. As I shall suggest in this article, these debates are familiar to theorists of multiculturalism, and of liberal democracy more generally, and they press us to consider whether the challenges (apparently) posed by Muslim integration are distinct from the challenges that have occupied the attention of multicultural theorists in the past. Underpinning the analysis in this article is my view that the principles that underpin multicultural theorising, principles that were developed in response to previous waves of immigration, are able to guide us in developing fair terms of integration for Muslim citizens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,020
Communication savante0,0110,016
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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