Too Muslim to Be a Feminist and Too Feminist to Be a Muslim? Locating Lived Experiences of Feminism and Muslimness in Social Work Academe
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, two authors seize space as Muslim women feminist social work educators and researchers. We challenge and hopefully silence homogenizing, essentialist and Islamophobic constructions. The first author is a hijabi, Indo-Caribbean, able-bodied cis-heterosexual Muslim feminist; the second author is a disabled, queer Muslim of South Asian heritage. We identify as racialized and firmly rooted in intersectional critical feminist perspectives. Using an autoethnographic, conversation-based approach, we share our narratives (lived experiences) in social work academe. Navigating feminisms, Muslimness, strategic essentialism and Islamophobia while engaging in a critical praxis, we attempt to bring together contradictory discourses for critical examination. We engage with the following questions: How do Muslim women fit (or not fit!) in social work academe? How do Muslim women fit (or not fit!) in critical social work feminist spheres? And what do Muslim feminist futures look like in social work academe? Our lived experiences as racialized Muslim feminists are standpoint perspectives which offer situated knowledges that disempower dominant social work discourses. Social work can no longer be reactionary and preserve the status quo; it must move forward with foresight and be an active player in dismantling inequities.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,013 | 0,037 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».