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Enregistrement W6983263648

Lutte armée ou radicalisation violente? : expériences subjectives et perspectives de femmes bruxelloises, beyrouthines et montréalaises de confession musulmane

2022· other· fr· W6983263648 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfession (law)Volunteer workLaziness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis la fin des années 1980, une image négative, implicite et explicite, est liée à la religion musulmane. Cette image dépeint les personnes de confession musulmane comme soumises et capables de rallier des groupes de lutte armée se réclamant de l'islam. La présente étude sur le vécu de femmes de confession musulmane par rapport au groupe de lutte armée Daesh tente de saisir les répercussions des idées et des actes de ce groupe sur leurs vies. La thèse se situe dans un courant de l'anthropologie du politique et du religieux en abordant une démarche expérientielle et une position réflexive. À partir de la mobilisation de concepts tels que la radicalisation, le jihadisme, la laïcité, le point Godwin islamique et le féminisme musulman et décolonial, l'objectif de la thèse est de comprendre les perceptions quant aux exactions de Daesh et au groupe Daesh, de femmes musulmanes de trois pays différents (Liban, Belgique, Canada), vivant dans des contextes sociopolitiques et économiques très divers. La méthodologie repose sur des récits de vie, un terrain multisitué, et des entretiens menés auprès de 92 femmes, soient 37 à Bruxelles, 36 à Beyrouth et 19 à Montréal. Les résultats de mes analyses montrent la présence de catalyseurs anthropiques, qui ont pour effet d'intensifier la réactivité (passive, active ou neutre) des femmes rencontrées . Ces réactions s'expriment par des actions ou sentiments concrets, conscients ou inconscients. Il peut y avoir plusieurs catalyseurs anthropiques selon les pays, les régions, et l'environnement des femmes rencontrées.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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