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Enregistrement W4308652861 · doi:10.1177/14661381221134417

Autonomous care? Muslim transnational giving networks and perceptions of welfare responsibilities in India

2022· article· en· W4308652861 sur OpenAlexaff
Catherine Larouche

Notice bibliographique

RevueEthnography · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfareSociologyIslamState (computer science)EthnographyWelfare stateCitizenshipPolitical scienceEconomic growthPolitical economyEconomicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Uttar Pradesh, many middle-class Muslims increasingly view local and transnational religious giving as a pragmatic way to create tangible socioeconomic improvements in the lives of underprivileged Muslims and mitigate their growing marginalization in India. How does their turn toward transnational religious giving influence their perception of the state’s responsibilities regarding social welfare provision? Based on ethnographic fieldwork research with registered non-profit organizations collecting and distributing Islamic alms ( zakat and sadaqa) in the state of Uttar Pradesh, this article examines how local and transnational religious giving affects the ways in which members of these Muslim philanthropic organizations imagine citizenship and welfare responsibilities in India. Distributive practices within these organizations show a dual focus on fostering Muslims’ economic independence and self-sufficiency by mobilizing local and transnational charitable networks on the one hand and improving access to state welfare on the other. The co-existence of these somewhat divergent strategies suggests that while the state is considered partial and uncaring, it also remains viewed as an indispensable welfare provider. More generally, these observations bring forth a discussion on the extent and effects of the transnationalisation and privatisation of welfare in globally connected South-Asia.

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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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