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Enregistrement W4206243114 · doi:10.1093/oxfordhb/9780198834267.013.31

Managing Religious Diversity in Europe

2021· book-chapter· en· W4206243114 sur OpenAlexaff
Thomas Sealy, Tina Magazzini, Tariq Modood, Anna Triandafyllidou

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Society Interactions
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecularizationConfessionalSecularismProtestantismDiversity (politics)InstitutionalisationPoliticsPolitical scienceChristianityReligious diversityGlobalizationState (computer science)Political economySociologyGeographyReligious studiesEthnologyLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the mid-twentieth century, religion in Europe has faced three inter-related trends: the waning of Christianity, increasing secularization, and rising levels of diversity stemming from growing globalization and changing migration patterns. As a result, all European states confront the same broad question: how to adapt existing church–state relations and norms of secularism to an extra-Christian religious diversity that the continent has not known before. At the same time, Europe features a ‘bewildering variety’ of political and institutional connections when it comes to the governance of religious diversity, reflecting different historical inheritances. To make sense of this, this chapter discusses these dynamics in relation to three processes: the politicization, institutionalization, and securitization of religion and divides its discussion into three confessional regions—a majority Protestant North-West, a majority Catholic South, and a majority Orthodox East—in order to analyse how, from their many different starting points, European states are addressing contemporary religious 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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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