Can the Experience of Diaspora Judaism Serve as a Model for Islam in Today’s Multicultural Europe?
Notice bibliographique
Résumé
Two moments in modern history: a religious community in France is banned from wearing distinctive clothing in public schools as it is seen as an egregious violation of secular society; a religious community in Switzerland is forbidden from ritually slaughtering animals as such slaughter is seen as a cruel and unnatural act. These acts take place more than a hundred years apart: the former recently in France, the latter more than a century ago in Switzerland (where the prohibition against ritual slaughter still stands). But who are these religious communities? In France (among other countries) the order banning ostentatious religious clothing and ornaments in schools and other public institutions impacts as much on religious Jewish men who cover their heads (and perhaps even religious Jewish married women who cover their hair) as it does the evident target group, Muslim women. (The law is written in such a politically correct way as also to ban the ostentatious wearing of a cross: ‘Piene, you can’t come into school carrying that six-foot-high cross on your back. You will have to simply leave it in the hall.’) In Switzerland, even today the prohibition against kosher Jewish slaughter also covers the slaughter of meat by Muslims who follow the ritual that results in Halal meat. These prohibitions impact on Jews and Muslims in oddly similar ways when Western responses to ‘slaughter’ are measured. Very different is how the meat is used: whether in ‘traditional’ dishes or in a ‘Big Mac’. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,031 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».