Mellom Gud og kjærlighet: En kvalitativ studie av skeive Siste Dagers Helliges forhandlinger mellom deres skeive og religiøse identitet
Notice bibliographique
Résumé
Hvilke forhandlingsstrategier tar skeive Siste Dagers Hellige i bruk når de må håndtere både sin skeive og religiøse identitet? Studien baserer seg på 20 semi-strukturerte Zoom-intervjuer med skeive nåværende og tidligere medlemmer av Jesu Kristi Kirke av Siste Dagers Hellige fra USA og Canada. I analysene av datamaterialet presenterer jeg funnene mine gjennom en typologi med fire typer: selektive deltagere, reformatorer, fornektere og opprørere. Kategoriseringen baserer seg på hvordan informantene forholder seg til sin tro, sin skeive identitet og det religiøse fellesskapet. Jeg analyserer også informantenes forhandlingsstrategier i lys av Peter L. Berger og Thomas Luckmanns (1966/2000) sosialkonstruktivistiske begreper om objektiv og subjektiv virkelighet. Ved å ta i bruk Berger og Luckmanns sosialkonstruktivistiske teori fremhever jeg de performative og strategiske aspektene ved informantenes identiteter. Samtidig fremheves også hvordan den historiske, religiøse og politiske konteksten som informantene er forankret i kan både forme, muliggjøre og vanskeliggjøre det å leve ut ulike identiteter.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».