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Enregistrement W4406707166 · doi:10.1080/01419870.2025.2452909

The ideal of multicultural nationalism and the othering of Muslims

2025· article· en· W4406707166 sur OpenAlexaffabout
Sonia Sikka

Notice bibliographique

RevueEthnic and Racial Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticulturalismNationalismSociologyIdeal (ethics)Gender studiesReligious studiesPolitical sciencePhilosophyLawPoliticsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highlighting intersections between religion, culture, and race, Modood and Sealey propose the laudable ideal of a “multicultural secularism,” encompassed within a wider, diversity-affirming “multicultural nationalism.” Supporting this analysis, I argue that, in the current context, any account of secularism must thematize anti-Muslim bigotry. I illustrate my argument with examples from Canada and India, examining Islamophobia through scholarship in critical philosophy of race. The situations of racialized and non-racialized minority immigrant groups in Canada are different, a point not reflected in Canadian multicultural theories. In Quebec, Muslim women face unjustifiable restrictions on hijab, under the aegis of a secularism that functions as a mask for racism. India, for its part, has never been as pluralistic as the secular ideals within its constitution suggest. It also needs a “thickening” of identity, including the elements of de-othering and positive recognition that Modood and Sealey recommend as essential to genuinely multicultural nationhood.

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)0,001
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 enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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