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Enregistrement W7006879943

Who am I?: The Emotional Situations and Identity Constructions of Canadian-Born Ismaili Muslim Youth

2021· other· en· W7006879943 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Psychoanalytic theoryFeelingPrejudice (legal term)Context (archaeology)IslamophobiaFaithCitizenshipIdentity formation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation examines the inner work of identity formation as it takes shape for minoritized, and often marginalized, Shia Ismaili Muslim adolescents. Through the use of psychoanalytic theory and qualitative research methods, including focus groups and individual interviews, the emotional world of adolescents is analyzed to foreground conflict, difficult feelings and intergenerational memories. Identity markers of faith, culture, race, and citizenship are explored through the psychoanalytic concepts of anxiety, loss, melancholia, guilt, and ideality. My analysis focuses on how social contexts of prejudice and stereotypes relate to inner experiences of isolation, loneliness, and feeling misunderstood. Focusing on the emotional dynamics of faith identity, the dissertation offers an account of the creative and at times defensive processes through which adolescents navigate relationships with teachers, parents, peers, media, and school in a Canadian context that meets, but also fails to meet, their efforts. While highly attuned to the ways Islamophobia operates in public discourse in Canada, the participants have difficulty acknowledging their distress, struggle to find hope and spaces of inclusion, and take on the weighty responsibility to educate others in an effort to reduce the hate projected onto them. The result is a painful split between their faith and their secular selves.

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)0,002
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0270,010
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,152 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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