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Enregistrement W2895516090 · doi:10.1017/s0010417518000348

“We are all republicans”: Political Articulation and the Production of Nationhood in France's Face Veil Debate

2018· article· en· W2895516090 sur OpenAlexaff
Emily Laxer

Notice bibliographique

RevueComparative Studies in Society and History · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsArticulation (sociology)Face (sociological concept)Public spherePolitical sciencePolitical economySociologyDiversity (politics)IslamGovernment (linguistics)LawSocial scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In July 2010, following a year-long nationwide debate over Islamic veiling, the French government passed a law prohibiting facial coverings in all public spaces. Prior research attributes this and other restrictive laws to France's republican secular tradition. This article takes a different approach. Building on literature that sees electoral politics as a site for articulating, rather than merely reflecting, social identities, I argue that the 2010 ban arose in significant part out of political parties’ struggles to demarcate the boundaries of legitimate politics in the face of an ultra-right electoral threat. Specifically, I show that in seeking to prevent the ultra-right National Front party from monopolizing the religious signs issue, France's major right and left parties agreed to portray republicanism as requiring the exclusion of face veiling from public space. Because it was forged in conflict, however, the consensus thus generated is highly fractured and unstable. It conceals ongoing conflict, both between and within political parties, over the precise meaning(s) of French republican nationhood. The findings thus underscore the relationship between boundary-drawing in the political sphere and the process of demarcating the cultural and political boundaries of nationhood in contexts of immigrant diversity.

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 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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0000,006
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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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