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Enregistrement W4306951341 · doi:10.18280/ijsdp.170631

Internal Feelings of Hijab: The Lived Experiences of Chinese Young Muslim Women in Guangzhou

2022· article· en· W4306951341 sur OpenAlexvenueno aff
Abdul Mutalib Embong, Sha Chunyan, Ameer Farhan Mohd Arzaman, Kais Amir Kadhim, Nurul Ashikin Abdul-Kadir, Nur Yuhanis Mohd Nasir, Johari Kasim, Syahrul Alim Baharuddin, Hasfa Zaima Azizan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Ethnic Minorities and Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupGender studiesMainstreamEmpowermentIdentity (music)SociologyObligationFeelingNegotiationIdentity formationChinaIdentity negotiationCultural identityFaithSocial psychologyPsychologyPolitical scienceSocial scienceLawAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethnic identity is considered a fundamental aspect that provides an individual with a sense of belonging and commitment to a particular ethnic group. Wearing Hijab, for example, is a major consensus and obligation for Muslim women. This article focuses on the status of the hijab among young Muslim women in Guangzhou, China. Living in one of the world's socialist states, they are struggling with their identity and faith as a minority. This paper study of how they negotiate their ethnic identities within and outside their families. The study draws data gathered from semi-structured interviews with nine young Muslim women. The findings suggest (1) Ethnic identity is a dynamic process. (2) Social and cultural contexts have great effects on an individual’s ethnic identity development. (3) Ethnic identity is multidimensional: family, friends, gender, and religion play vital roles in the process of achieving a positive ethnic identity. Prior to this, Muslim women find Hijab as one of the major barriers to living in mainstream society. They choose to wear Hijab or not, based on the above reasons. They may find out more possible ways of educating their members to consider religion as a potential source of empowerment and strength in their identity.

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)0,002
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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