Visible Muslims, Political Beings: The Racialized and Gendered Contours of a Digitally-Mediated Muslim Womanhood
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this project is to examine how contemporary contexts of Islamophobia contribute to shaping notions and performances of Muslim womanhood. I center Muslim female social media influencers in my analysis and examine how they perform and (re)define Muslim womanhood through fashion, aesthetic labor, the hijab, and modest embodiment practices online. The specific research question that undergirds this project is, "How do contexts and discourses of Islamophobia contribute to shaping notions and performances of Muslim womanhood?" My data is derived from interviews with Muslimah social media influencers in the US, UK, and Canada; a survey with their social media followers, and a content analysis of their photo and video posts on Instagram and YouTube. Findings suggest that racialized and gendered expectations of Muslim womanhood emerge on the one hand, from the western non-Muslim community's racialized perceptions and understandings of Muslim women and Islam, and on the other, from the western Muslim community's reaction to its racialization in the global war on terror. The result of these expectations is the imposition of representational and moral responsibilities on Muslim women, who are regarded as visible and public representations of the Muslim community and of Islam as a faith. Findings also suggest that in response to the burden of these expectations, Muslim women exercise their agency to mobilize Islamic feminisms to their advantage in order to negotiate with, resist, and critique western Muslim and non-Muslim expectations of modesty, piety, empowerment, and the hijab. Consequently, Muslimah influencers are forcing western Muslim and non-Muslim communities to reevaluate their expectations of who fits within the category the 'Muslim Woman' while also opening up a discursive space for the possibility of new formulations and conceptualizations of Muslim womanhood that are more aligned with egalitarian Islamic feminist interpretations of Muslimah ways of living and being.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».