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Enregistrement W4404509584 · doi:10.1093/acrefore/9780199340378.013.840

Islamophobia in North America

2024· reference-entry· en· W4404509584 sur OpenAlex
Sana Patel

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Religion · 2024
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamophobiaPolitical scienceGeographyArchaeologyIslam

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Islamophobia is widely known as the fear of Muslims and Islam. However, there is more to this terminology than just its literal translation. The term Islamophobia itself has been widely debated by scholars over its definitions and use. While many scholars agree that Islamophobia refers to the negative treatment of Muslims and the misrepresentation of Islam, notions of anti-Muslimness are debated. Islamophobia also effects non-Muslim communities and individuals who are perceived to resemble Muslims, such as non-Muslim Arabs, Sikhs, Latine, and other minority religious and ethnic groups. So, what exactly constitutes Islamophobia? Is Islamophobia different than anti-Muslimness or anti-Muslim bigotry? Does Islamophobia refer to the fear/hate of Muslims as people or is it directed toward Islam as a religion? Where does Islamophobia stem from? Understanding Islamophobia, along with its roots and causes, is significant to further explore its impacts on Muslim communities where research is lacking in North America such as in Latin America or the Caribbean. Studying Islamophobia also benefits those who aim to combat the discrimination, prejudice, and bigotry that Muslim communities and individuals face whether they are challenging anti-Muslim laws or campaigning for anti-Islamophobia education. Factors that contribute to advocacy of anti-Muslim hate and fear include politicians with anti-Muslim rhetoric such as in the 2016 American elections, media that depict Muslims as evil and oppressed like the film True Lies, and/or bills and policies that aim to restrict Muslim women like Bill 21 in Quebec, Canada. Islamophobic sentiments and actions often increase after events such as 9/11 when Muslims have to defend themselves to disassociate with allegations of terrorism and are directly affected by mass shootings like in Quebec, Canada, in 2017 and in Christchurch, New Zealand, in 2019. Muslims around the world suffer from Islamophobia be it through genocide, such as the Rohingya in Myanmar or the Uyghurs in China, or being restricted from practicing their religious beliefs like wearing the hijab or niqab in France.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,334 · 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