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Enregistrement W4398223051 · doi:10.1093/oxfordhb/9780197658697.013.19

Burmese American Youth Experiences with Theravada Buddhism in the San Francisco Bay Area

2024· book-chapter· en· W4398223051 sur OpenAlexaff
Rachelle Saruya

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligious Tourism and Spaces
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurmeseBuddhismBayGeographyHistoryArchaeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract How do children and young people in the Burmese diaspora learn Buddhism? What strategies do teachers use? And how do the students themselves view their experiences? This chapter attempts to answer these questions through the cases of two young lay females who both had short-term but highly impactful experiences: one as a temporary nun, and the other as a repeat attendee at a Buddhist youth camp. These experiences are contextualized, in the first instance with descriptions of the monastic space and the Burmese-language classes that prompted the subject’s choice of monastery, and in the second, with the history of the camp and exploration of its monastic spaces. In both these cases, Buddhism was not always taught directly by monks; that is, while they physically recalled the Buddha and Buddhism in terms of aesthetics, comportment, and the practice of sīla or “morality,” they were not usually the ones teaching Buddhism in the strictest sense. Thus, this research demonstrates the importance of studying lived Buddhism and how the laity—and especially the female laity—serve as active agents in the maintenance of Burmese Buddhism, and of Burmese culture more generally.

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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,993

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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