Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article explores how the Pakistan television drama industry mediates collective notions of piety through visual registers. Explicit religious discourse is tightly regulated in the industry, and producers themselves often disavow producing religious content. However, the leakiness of production practices generates religious visual idioms that are transparently circulated and taken up by audiences. Drawing from ethnographic fieldwork in Karachi with production teams in this culture industry, I argue that dramas are a central yet overlooked feature of religious publics’ formations in the digitalizing Pakistani mediascape. Focus on religious media in the anthropology of Islam has treated publics as mostly engaged with traditional sources of authority. Attending to scenes from three popular dramas—Meri Zaat Zarra-e-Benishan (2009), Shehr-e-Zaat (2012), and Khaani (2017)—elucidates how visuality is a central facet of how cross-media interactions enregister piety. Observations of cinematographic negotiations and reflections by creators on the ambiguity and efficacy of pious visuality contextualize how religious scenes in these productions come together. While the visuality of prayer scenes across these dramas emphasizes private personal piety, tracing how these images are scripted, depicted, and circulated online offers insights into how religious digital publics are shaped in contemporary Pakistan.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».