The Lateralization Method and Thomas A. Tweed’s Theory of Religion: Āyurveda and Hindu Migrants as Case Study
Notice bibliographique
Résumé
What is offered here is first a description of the question-generating method that I call lateralization. I argue that this method is helpful to researchers studying religion among individuals and groups, especially researchers in the initial stages of a given qualitative research project. Second, I argue that the lateralization method is particularly effective for scholars of transnationalism, diaspora, and migration when applied to Thomas A. Tweed’s theory of religion. Acknowledging religion as a significant force for diasporic communities as they rebuild and maintain identities, in his Crossing and Dwelling: A Theory of Religion (2006), Tweed posits that “[r]eligions are confluences of organic-cultural flows that intensify joy and confront suffering by drawing on human and suprahuman forces to make homes and cross boundaries.” Philip Crang, Claire Dwyer, and Peter Jackson (2003) have argued for approaching transnationalism by means of commodity culture to mitigate the dominant focus on an abstract transnationalism and on bounded diasporic communities. This article suggests that Tweed’s work on religion—modified by applying the lateralization method—would enable scholars to accomplish the tasks Crang, Dwyer, and Jackson have argued for, and would offer more to scholars interested in uncovering multiple dimensions of transnationalism that take religion into account. In the third part of this article, I will illustrate the application of the lateralization method in my own research. In this section, I show how focusing on Ayurveda as a lateralization into Tweed’s theory of religion is a way of engaging with Hindu migrants’ embodied experiences in diasporic spaces. The reader is invited to consider this question-generating lateralization method applied to Tweed’s theory for creative exploration in qualitative research projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».