Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Muslim Student Association of the United States and Canada (MSA) was founded in 1963, at the University of Illinois at Urbana-Champaign by a group of students from eleven universities. Established by immigrant Muslim students, the MSA initially focused on unifying Muslim students under a pan-Islamic identity and reviving Islamic orthodoxy. In the initial two decades, the number of MSA chapters increased swiftly, and the organization’s diverse membership, professional needs, and the growing Muslim community in North America gave rise to various other affiliated organizations, such as the Islamic Society of North America. Over time and in some cases, membership in MSAs has lent itself to challenges and tensions around ethnic, racial, and gender lines, resulting in the formation of separate organizations by members seeking more specific representation. Many MSAs have adapted to include more diverse needs and perspectives, especially as its membership increasingly included American-born Muslims. Post-9/11, MSAs faced scrutiny and increased demands for representation, which led them to focus more on American identity and local activism, while still addressing basic needs of Muslim students on campus. In recent years, MSAs continued to adapt, incorporating social justice issues, mental health awareness, and professional interests into their programming. In the 2020s, there were more than six hundred MSAs across college campuses, and the organization remains a crucial platform for Muslim students, though its focus and activities vary widely depending on the campus context and the evolving needs of its members.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,001 |
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 ».