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Enregistrement W2552935272 · doi:10.1080/02185377.2016.1245153

Ummah or tribe? Islamic practice, political ethnocentrism, and political attitudes in Indonesia

2016· article· en· W2552935272 sur OpenAlexaff
Nathan W. Allen, Shane Joshua Barter

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Political Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnocentrismPoliticsEthnic groupIslamRespondentSocial psychologyPreferencePolitical scienceSociologyPsychologyLawEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing research has uncovered a link between religious practice and political ethnocentrism. Religious individuals are relatively inclined to both support policies that benefit their own ethnic group and support political competitors seeking to represent them. These findings are broadly consistent with a large body of literature that examines the relationship between religion and ethnic prejudice. To date, empirical research has concentrated overwhelmingly on Western, Christian contexts. There is, however, reason to believe that Islamic practice may produce more universalistic beliefs and attitudes. This paper examines the relationship between religious participation and political ethnocentrism in Indonesia, this world’s largest Muslim-majority country. Using survey data collected during the lead-up to the 2009 national elections, this paper examines the relationship between religious practice and expressed preference for co-ethnic political leadership. It finds that a respondent’s self-reported level of religious activity strongly correlates with stated preference for co-ethnic leadership. These findings bolster confidence that the relationship between religious participation and ethnocentrism holds beyond Western Christian contexts. For Indonesia, deepening Islamic practice could thus predict a rise in ethnocentrism, threatening the country’s reputation for tolerance.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,338 · 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.

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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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