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Enregistrement W4210427776 · doi:10.1386/ijia_00067_1

‘Even in death, we’re being denied our place as human beings’: Geographic Islamophobia and Muslim Cemeteries in the English-Speaking West

2022· article· en· W4210427776 sur OpenAlexaff
William Felepchuk, Muna Osman, Kimberley Keller

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Islamic Architecture · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamophobiaIslamContext (archaeology)Gender studiesIdeologySociologyRacismNormativePolitical scienceMedia studiesGeographyLawPoliticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cemeteries are powerful spatial manifestations of belonging and integration for many marginalized communities, including Muslims in the west. This article examines attempts between 2007 and 2020 to establish Muslim cemeteries in four white, English-speaking, Christian-majority (WEC) countries, and the resulting backlash as a geographic form of Islamophobia. These countries are England, Scotland, Australia, and the United States. By drawing theoretically on the geographies of Muslim minorities, Islamic necrogeographies, and theories of Islamophobia and whiteness, we engage five case studies to provide a detailed examination of the Islamophobic objections to attempts to establish Muslim cemeteries. More specifically, we analyse the discursive strategies contained in the speech of hostile locals as presented in newspaper articles. Our analysis identifies a number of key themes mobilized by cemetery opponents to frame the burial sites as a threat to suburban or rural space, often in environmental terms. This preliminary transnational analysis seeks to begin a discussion of conflicts surrounding Muslim cemeteries and the geographic manifestations of Islamophobia in the context of normative WEC space in the rural and suburban English-speaking west.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,301 · 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.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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