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Enregistrement W4388981988 · doi:10.55016/ojs/muj.v1i1.76088

Performing Muslim identities through embodiment

2023· article· en· W4388981988 sur OpenAlexaff
Asma Bernier

Notice bibliographique

RevueThe Motley Undergraduate Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Spaces through Art
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamClothingContext (archaeology)SociologyOrientalismGender studiesInterpretation (philosophy)Influencer marketingRhetorical questionHistoryArtPolitical scienceLiteratureLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modesty is practiced by people regardless of their class, sexuality, gender, race, or religion. However, there is an association between modesty, Islam, and the Islamic veil (or hijab). Hijab is an Islamic garment that is meant for Muslim women to wear if they choose to do so. Vast interpretations of Islamic texts produce variability in the definitions and understandings surrounding modesty. Veiled Muslim women practice modesty by concealing their hair, skin, and body. The veil is a signifier of their religious affiliation and modest lifestyle. This paper is a study of performance and visual enactment within the photos and videos posted by a sample of veiled Muslim women influencers, which include Nawal Sari and Rawdah Mohamed. Hijabi influencers, or hijabistas, are veiled Muslim women who are consistent with fashion trends and hijab styles in an online context. This article uses visual rhetorical analysis to examine the captions and the clothing, pose, background, symbols, colours and textures present in the photos and videos. By doing this, this paper seeks to examine how hijabi influencers define Islamic modesty through the photos and videos uploaded on their visual social media platforms. Theoretical frameworks, such as post-colonial feminism, orientalism, and creative labour support the interpretation of the data. This research demonstrates that the definition of Islamic modesty can be understood beyond a binary perspective.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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