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Enregistrement W3133528628 · doi:10.3138/diaspora.21.1.2020-11-03

Homeland and Heartland: Conceptualizing the “Muslim” “Diaspora”

2021· article· en· W3133528628 sur OpenAlexaff
Tahseen Shams

Notice bibliographique

RevueDiaspora A Journal of Transnational Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiaspora, migration, transnational identity
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiasporaConflationHomelandScholarshipTransnationalismSociologyGender studiesImmigrationIslamSolidarityMeaning (existential)Ethnic groupBlogospherePolitical scienceAnthropologyHistoryEpistemologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arguing for more conceptual specificity regarding the term “Muslim diaspora,” this article identifies two conflation problems in the scholarship on Muslim immigrants. First, the immigrants’ “Muslimness,” which refers to the signifiers, thought-processes, discourses, and actions that others perceive to be associated with Islam, is often conflated with the immigrants being “Muslims”—i.e., members of a discrete, bounded group supposedly different from non-Muslims. Second, Muslims’ transnational engagements—meaning, their cross-border ties between exclusively the sending and receiving countries—are often conflated as being diasporic—connections targeted towards other Muslims abroad motivated by a sense of religious solidarity. Consequently, researchers have been largely unable to distinguish Muslims’ religious performance from an ethnic one and have taken Muslims’ immigrant transnationalism as evidence of an emerging “Muslim” “diasporic” consciousness. This article parses existing scholarship on Muslim immigrants in the West and offers a new way of conceptualizing “Muslim diaspora” to move past these ambiguities. It offers the concept of “heartland”—distinct from immigrants’ “homeland”—to better distinguish Muslims’ religion-based diasporic expressions from their ethnicity based transnational ones.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,024
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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