Notice bibliographique
Résumé
De décembre 2019 à mars 2020, l’Inde a été agitée par des manifestations contre deux mesures législatives, soit l’Amendement à la Loi sur la citoyenneté (MLC) et le Registre national des citoyens (RNC), qui discriminaient les musulmans. Les manifestations ont été historiques, même dans un pays de forte culture protestataire. Elles ont été marquées par une solidarité interreligieuse, intergénérationnelle et intercommunautaire et ont été largement menées par des femmes musulmanes. Les manifestations ont provoqué des débats au sujet de la religion et de la citoyenneté dans un état laïc, des débats autant entre manifestants qu’entre les contestataires et les partisans des lois de l’État. Cet article examine les deux slogans contestataires qui ont suscité le débat : un poème ourdou, et la proclamation de foi religieuse des musulmans, la chahada. Il soutient que les débats éclairent quelques-uns des paradoxes de la citoyenneté laïque et posent à nouveau les questions qui ont préoccupé les nationalistes anticolonialistes du 20e siècle. Enfin, l’article suggère que ces controverses sont nécessaires et constitutives des politiques des états ayant une importante pluralité religieuse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,032 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».