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Enregistrement W2565713863 · doi:10.1093/oxfordhb/9780195170214.003.0008

New Religious Movements

2009· book-chapter· en· W2565713863 sur OpenAlexaff
Douglas E. Cowan

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Society Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngerPsychologySocial psychologyAffect (linguistics)ShameNarrativeCoercion (linguistics)Communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract New religious movements (NRMs), which are often popularly and pejoratively labeled “cults,” frequently become the sites for a multitude of conflicting emotions; they are cultural lightning rods as much for anger, shame, and guilt as for joy, excitement, and a sense of release and relief. Throughout NRM narratives, however, whether primary sources or secondary, whether affirmative accounts of one's affiliation and conversion or post-affiliation critiques of the group in question, two principal affective aspects emerge: emotional fulfillment and emotional abuse. As a heuristic framework to consider these more specific aspects of emotion in NRMs, this article uses the trajectory of participation suggested by David Bromley's affiliation-disaffiliation model. In particular, it examines the roles played by emotion and affect in the recruitment processes of different groups, focusing on affective enticement, affective coercion, and affective bonding. It also explores the link between affect and religious practices, the confirmation of religious beliefs, disaffiliation, and post-affiliation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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