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Enregistrement W2886412645 · doi:10.1111/jssr.12541

Countermovement Mobilization and State Raids on Minority Religious Communities

2018· article· en· W2886412645 sur OpenAlexaff
Stuart A. Wright, Susan J. Palmer

Notice bibliographique

RevueJournal for the Scientific Study of Religion · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCountermovementState (computer science)PoliticsIdeologyCollective actionPolitical economyPolitical scienceMobilizationSocial movementSociologyCriminologyDevelopment economicsLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An ongoing study of government raids on minority religious communities in 19 Western‐style democracies over seven‐plus decades shows a dramatic increase in raids beginning in the 1990s. Two distinct and related patterns are found to explain this escalation in frequency. Both patterns involved countermovement mobilization by coalitions of oppositional groups that effectively framed new or nontraditional religious movements (NRMs) as threats to their own members and the larger society, thereby prompting state actions of social control. The patterns are distinguished by a new relationship of countermovement actors to the state. In one pattern, we found the development of a transnational network forging a common collective action frame, movement ideology, and organizational strategy. Seizing political opportunities in the wake of increasing concerns regarding child endangerment, countermovement actors targeted NRMs as harbingers of child abuse and pressed authorities to take action. In the second pattern, we found a concentration of raids in one country (France). Here, the oppositional networks were not simply third‐party interest groups but were fully integrated into the state apparatus, hence awarded power and given extraordinary influence. Consequently, state raids increased exponentially. The study also provides five years of new data from a previous report examining their impact on the larger set of findings and identifying new trends.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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