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Enregistrement W4414543935 · doi:10.1080/17447143.2025.2563215

Digital empowering positivity: Syrian women's counter-discourse for resistance and healing

2025· article· en· W4414543935 sur OpenAlexaff
Katty Alhayek

Notice bibliographique

RevueJournal of Multicultural Discourses · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish and Middle Eastern Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversity of Massachusetts Amherst
Mots-clésAgency (philosophy)EmpowermentResistance (ecology)NegotiationDigital mediaPower (physics)EthnographyThematic analysisDiscourse analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, global development agencies and popular media have co-opted the language of women's empowerment. This article explores how displaced Syrian women from the Global South negotiate and reclaim empowerment through digital media practices in their everyday lives. Based on fieldwork conducted between 2018 and 2021, it draws on 23 interviews with women displaced by the 2011 Syrian uprising-turned-war. The analysis uses a Cultural Discourse Studies (CDS) framework, which emphasizes the agency of marginalized communities in crafting empowering discourses, alongside thematic analysis of participants' perspectives on empowerment, agency, and representation. Findings reveal how Syrian women exercise agency by creating safer, women-only digital spaces that respond to social, political, and material constraints. Within these spaces, they co-construct a counter-discourse I term ‘digital empowering positivity’. This became a survival strategy against the negativity engendered by intersecting oppressions – war, displacement, racism, misogyny, and other forms of marginalization. These discursive practices fostered collective healing and solidarity, resisting exclusionary voices from dominant groups. This study amplifies the voices and experiences of displaced women from the Global South, highlighting their use of digital media to challenge power structures and represent their own values and interests.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,329 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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