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Enregistrement W2235076199 · doi:10.1080/21567689.2013.792650

Something Varied in the State of Denmark: Neo-nationalism, Anti-Islamic Activism, and Street-level Thuggery

2013· article· en· W2235076199 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Sedgwick

Notice bibliographique

RevuePolitics Religion & Ideology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligious Education and Schools
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican University in CairoAarhus Universitet
Mots-clésNationalismIslamDanishSociologySecularismState (computer science)Gender studiesChristianityPopulationReligious studiesPolitical scienceLawHistoryPoliticsPhilosophyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article argues that categories such as ‘Islamophobic’ and ‘Right Wing’ are inadequate and even misleading descriptors of reactions to Islam in Europe, and should be replaced by a distinction between neo-nationalism, anti-Islamic activism, and street-level thuggery. Neo-nationalism is a well-established but underused descriptor; anti-Islamic activism and street-level thuggery are more novel and are explored in the article. The article applies this three-fold distinction to the case of Denmark. It is argued that the neo-nationalist Danish People's Party can be understood as a response to neo-nationalist views that are widespread among the Danish population. It is then argued that street-level thuggery, of which a small movement called Stop the Islamisation of Denmark is taken as an example, may be eye-catching, but is ultimately unimportant. Anti-Islamism, in contrast, may be important. Two Danish examples are examined: the very Danish Tidehverv movement, which shows how Christianity can still matter even in an apparently secular society, and the Free Press Society, a more influential Danish organization that is shown to be part of an international movement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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