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Enregistrement W4410778929 · doi:10.1111/socf.13059

Muslim women's agency; getting past the binary trap

2025· article· en· W4410778929 sur OpenAlexafffund
Fauzia Husain

Notice bibliographique

RevueSociological Forum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity of VirginiaAmerican Association of University WomenNational Science Foundation
Mots-clésAgency (philosophy)SociologyGender studiesTrap (plumbing)Media studiesSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although feminist theorizing on Muslim women's agency has come a long way, recent models reflect a one‐dimensional conception of agency that reinvigorates problematic binaries and undermines feminist politics. To address these limitations, the author focuses on the interpersonal arena where agency involves not only doing but also the cultivation and consolidation of relationships. Ethnographic data reveal three key findings: (1) Agency is multidimensional, encompassing both display work and the recruitment of others. (2) When we foreground agency's relational dimensions, binary conceptions fall apart—forms of agency that appear to involve compliance with dominant norms are revealed as also being resistant to an alternate set of norms favored by others. (3) Relational aspects of agency are socially patterned by social structures, such as class, that restrict marginalized actors from activating relationships in service to extension, a capacity to extend the locus of action over time and space. By examining these diverse dimensions of agency, the article underscores the connection between agency, exclusion, and inequality. This analysis not only challenges restrictive binaries within feminist thought but also opens up possibilities for feminist intervention.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,024
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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