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Enregistrement W4387216447 · doi:10.1177/23996544231200002

Post-disaster mobilities of Muslim typhoon survivors: How gendered religious preferences and discrimination shape socio-spatial exclusions in Catholic-majority Cagayan de Oro, Philippines

2023· article· en· W4387216447 sur OpenAlexafffund
Christine Gibb

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning C Politics and Space · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et CultureInternational Development Research CentreUniversity of Ottawa
Mots-clésMobilitiesRelocationGender studiesPoliticsSociologyFocus groupNatural disasterTyphoonWorshipPolitical scienceCriminologyGeographyLawSocial scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural hazards don't care who you worship. However, the evacuation camps, transitional housing sites and relocation sites aimed at helping disaster survivors do. Empirically, this paper explains a puzzle in which Muslim survivors of Typhoon Sendong in the Philippines were all but absent in official post-disaster spaces of this Catholic-majority country. Based on qualitative interviews, focus groups and site visits, I identify two exclusionary mechanisms: (1) prejudices, preferences and practicalities, and (2) socio-spatial design of official post-disaster spaces. This paper argues that by studying Muslim survivors' post-disaster mobilities, we see that discrimination along the lines of religion, as it plays out in everyday gendered religious socio-spatial practices, repels survivors from accessing evacuation camps and other post-disaster spaces. This is important for two related reasons. One, these humanitarian spaces claim to be inclusive yet, in practice, deter would-be migrants on the basis of religion. Two, religiously-informed gender relations shape the politics of disaster recovery processes, which further exacerbate inequities post-disaster.

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)0,000
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 enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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