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Enregistrement W3006719546 · doi:10.3390/rel11020092

Religious Diversity in Australia: Rethinking Social Cohesion

2020· article· en· W3006719546 sur OpenAlexaff
Douglas Ezzy, Gary D. Bouma, Greg Barton, Anna Halafoff, Rebecca Banham, Robert Jackson, Lori G. Beaman

Notice bibliographique

RevueReligions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésSikhismBuddhismCohesion (chemistry)Diversity (politics)SociologyIslamHinduismReligious diversityCommunity cohesionEnvironmental ethicsSocial sciencePolitical scienceReligious studiesAnthropologyLawTheologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper argues for a reconsideration of social cohesion as an analytical concept and a policy goal in response to increasing levels of religious diversity in contemporary Australia. In recent decades, Australian has seen a revitalization of religion, increasing numbers of those who do not identify with a religion (the “nones”), and the growth of religious minorities, including Islam, Buddhism, Hinduism, and Sikhism. These changes are often understood as problematic for social cohesion. In this paper, we review some conceptualizations of social cohesion and religious diversity in Australia, arguing that the concept of social cohesion, despite its initial promise, is ultimately problematic, particularly when it is used to defend privilege. We survey Australian policy responses to religious diversity, noting that these are varied, often piecemeal, and that the hyperdiverse state of Victoria generally has the most sophisticated set of public policies. We conclude with a call for more nuanced and contextualized analyses of religious diversity and social cohesion in Australia. Religious diversity presents both opportunities as well as challenges to social cohesion. Both these aspects need to be considered in the formation of policy responses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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