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Enregistrement W2322499771 · doi:10.1386/pi.2.2.127_1

The drums of Islam, a shrine and a story set in Pakistan

2013· article· en· W2322499771 sur OpenAlexfundno aff
Richard K. Wolf

Notice bibliographique

RevuePerforming Islam · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignMcGill University
Mots-clésIslamPerformative utteranceDancePeriod (music)SufismSingingHistoryLiteratureVisual artsAestheticsSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many kinds of act we recognize as performative and help constitute religious experiences all over the world. This article focuses on the experiences of drummers, dancers and other participants at a Sufi shrine in Lahore, Pakistan. The readers of this journal are likely to have encountered historical debates concerning the appropriateness of music in Islam, as well as discussions regarding what qualifies as recitation, as music, or as noise. Understanding these debates and semantic concerns is an essential part of gaining insight into important aspects of Sufi Islamic religious experiences. In this article I invite the reader to contemplate performance not only in reference to music and dance themselves but also with respect to the creative non-fictional form in which I present them ethnographically. This article is adapted from my forthcoming book, The Voice in the Drum: Music, language, and emotion in Islamicate South Asia (2014), a hybrid piece of creative and analytic writing in the form of a novel. It is based on my fieldwork in India and Pakistan over a 28-month period in late 1996 and on shorter visits extending into the mid- and late 2000s.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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