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Enregistrement W2080743386 · doi:10.1080/19436149.2014.959796

Low-Income Islamic Women, Poverty and the Solidarity Economy in Iran

2014· article· en· W2080743386 sur OpenAlexaff
Roksana Bahramitash

Notice bibliographique

RevueMiddle East Critique · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidarityPovertyIslamPolitical scienceSanctionsSolidarity economyGovernment (linguistics)State (computer science)Private sectorPolitical economyWelfareDevelopment economicsEconomic growthEconomySociologyEconomicsLawGeographyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is based on fieldwork research among Islamic women of low and lower middle-income households and seeks to explore their role in the solidarity/social economy, which is neither part of the government nor the private sector and primarily is rooted in the community. It documents the female-dominated, mainly informal solidarity economy functioning parallel to official and semi-formal public and private ways that Iran deals with poverty. The research concentrates exclusively on women who are practicing Muslims, as the bulk of the data I gathered was from low and lower middle-income neighborhoods where religion is a part of daily lives and where there are more incidents of economic need. The solidarity economy among the low income demonstrated that the role of religious women is important. Moreover, because of an overall decline in the role of the state, especially the development (welfare) state globally but more specifically in this case Iran, as well as the economic crisis due to international sanctions, the solidarity economy is a vehicle for poverty relief. Self-identified Muslim women's roles in the solidarity economy tend to remain by and large invisible and undocumented and therefore its value overlooked. Yet, as literature on gender and development indicates, women's role in distributing resources is geared toward their families and communities and therefore understanding how their networks operate can provide policy insight into how poverty can be addressed through community and grass roots organizations, some of which operate in the form of self-help, while others mediate between the public and the private sector.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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