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Enregistrement W4404085501 · doi:10.1177/08912432241293445

“I Would Have Given them a Piece of my Mind”: Spatialized Feelings and Emotion Work Among Racialized Muslim Women in Québec

2024· article· en· W4404085501 sur OpenAlexaffabout
Jessica Stallone

Notice bibliographique

RevueGender & Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmotion workRacializationFeelingSociologyPublic spherePoliticsGender studiesAgency (philosophy)Context (archaeology)IslamophobiaSocial psychologyPsychologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2013 Charter of Values in Québec proposed to ban “ostentatious” religious symbols in the public sphere; while ostensibly neutral, such bans harm women who identify as Muslim, hurting their sense of belonging. This article examines the emotional experiences of Canadian Muslim women and the emotion work they do to manage non-Muslims’ impressions of them in a context of rampant Islamophobia. To understand their experiences, I develop a concept called spatialized feelings—how emotions, relationally accomplished in intersectional hierarchies, are contingent on the spaces social actors occupy. My interviews and participant observation of Muslim women in Québec revealed that their feelings about self and belonging were spatialized. In spaces dominated by whiteness (work, school, in public), my participants felt different, due to experiences of exclusion. In spaces with other Muslims, participants felt connected, but belonging was complicated by intersectional identities. Although their engagement in emotion work indicated agency, emotion work reproduced raced and gendered bodies and spaces. With exclusionary politics on the rise across the Atlantic, targeted minorities will increasingly experience racialization in gendered ways in public spaces; spatialized feelings are at the core of understanding the consequences of these politics for belonging and emotion work.

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)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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