The Youth-Crisis Model of Conversion: An Idea Whose Time Has Passed?
Notice bibliographique
Résumé
Initially formulated in the 1970s when large numbers of former counterculturists were joining alternative religions, the youth-crisis model of conversion posited that new recruits were predominantly young people whose involvement could be explained as a function of their youth (e.g., as an adolescent developmental crisis). The present study presents statistics on recruits to seven different contemporary new religions that fundamentally challenge this item of conventional wisdom. Six out of seven data sets also embody a striking pattern of gradually increasing age across time for new converts. In addition to uncovering the growing age-at-recruitment pattern — which I designate the E-correlation — I argue that: (1) With the exception of efforts to understand true youth movements such as Internet Satanism, attempts to interpret conversions to contemporary emergent religions as being a function of the imputed youthfulness of recruits is no longer in touch with the reality on the ground. (2) The persistence of the characterization of converts as youthful reflects a failure to build a strong empirical base for such generalizations. Instead, we have relied upon quantitative work carried out over a quarter of a century ago for much of what passes as conventional wisdom in the study of recruitment to alternative religions.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».