MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200154260 · doi:10.18357/bigr31202120263

Identity, Religion and Difference in the Borderland District of Poonch, Jammu and Kashmir

2021· article· en· W4200154260 sur OpenAlexvenueno aff
Malvika Sharma

Notice bibliographique

RevueBorders in Globalization Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth Asian Studies and Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupCommunalismPartition (number theory)Gender studiesReligious identityPoliticsSociologyEthnographyIdentity (music)GeographyAnthropologySocial sciencePolitical scienceLawNegotiationAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article (part of a special section on South Asian border studies) is an exploration of a multi-religious ethnic group in the borderland district of Poonch in Jammu and Kashmir, India. The work focuses on the Pahari ethnicity and looks at how prominent religious identities within this group have been continuously aligning themselves along religious lines in the post-partition era. Partition of the Indian subcontinent in 1947 acted as a major disruption in the construction of identities. The evolution of national and ethnic identities went hand in hand with the evolution of religious identities, with the latter being more pronounced than the former. Such a fixation along religious lines in the socio-cultural and political sphere led to changes in everyday inter-community relations. Through oral histories and other accounts, this ethnography understands the new set of interactions that emerged in Poonch which have been shaping identities, while also analysing identity construction and its impact on the social organisation of space and neighbourhoods in general in the post-partition era. Key Words: Borderland, Border, Boundaries, Community, Communalism, Difference, Ethnicity, Identity, Inter-community interaction, Nation, Nation-State, Othering, Religion

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBorders in Globalization ReviewMême sujetSouth Asian Studies and ConflictsTravaux en français237 207