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Enregistrement W1941073851 · doi:10.1111/1467-9655.12170

How to do things with examples: Sufis, dreams, and anthropology

2015· article· en· W1941073851 sur OpenAlexaff
Amira Mittermaier

Notice bibliographique

RevueJournal of the Royal Anthropological Institute · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Science Research Council
Mots-clésRealmEvocationPerformative utteranceAestheticsRepresentation (politics)SociologyDreamNarrativeEpistemologyPower (physics)IdeologyHistoryPhilosophyLinguisticsAnthropologyPsychologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper I explore how members of a Sufi community in Egypt use dream‐stories as examples to evoke an otherwise invisible realm, and how I, in turn, use their stories ethnographically. My Sufi interlocutors use examples to invite others into the realm of the imagination, to draw listeners into the shaykh's spiritual aura, and to offer a model for emulation that sometimes triggers similar experiences in others. Their approach to examples poses a challenge to the logic of representation, in which a particular stands in for a larger whole. Instead it points to an evocative logic in which examples do not merely represent; they also do things. Whereas ethnographic examples tend to oscillate between representation and evocation, referential language ideologies largely obscure the example's evocative power. I suggest that my interlocutors’ use of, and approach to, examples can help us think about the example as evocative and performative, including the ways in which examples act upon and through anthropologists.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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