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Enregistrement W7116678368 · doi:10.3390/rel17010010

“Making” Testimonies: Charismatic Phenomena and Speech Practice in the True Jesus Church of a Southern Fujian County

2025· article· en· W7116678368 sur OpenAlexfundno aff
Zhehong Hong

Notice bibliographique

RevueReligions · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia, Religion, Digital Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeking UniversityUniversity of TorontoNational Chengchi University
Mots-clésCharismaEthnographyNarrativeConstruct (python library)TRACE (psycholinguistics)Rhetorical questionPower (physics)Identity (music)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moving beyond the debate on cultural continuity, this article investigates the micro-mechanisms by which charismatic experiences are produced and authenticated in a True Jesus Church (TJC) community in Southern Fujian. Based on ethnographic fieldwork conducted between 2022 and 2024, the study proposes the concept of “making testimonies” to trace the social production of charisma. The analysis identifies three consecutive stages in this mechanism: (1) in everyday interaction, pastoral rhetorical prompting anchors believers’ scattered sensory experiences to church-recognized experiential types; (2) in ritual settings, complex life histories are disciplined into standardized narratives of “grace and conversion” to align with communal identity; and (3) through mediatization, oral accounts are verified, edited, and fixed into an authoritative archive of collective memory. The study argues that these practices are not expressions of “indigenization” but are strategically employed to construct an authenticity that validates the TJC’s theological claim as the “exclusive church of salvation.” By revealing how modern organizational power and media technologies configure the local “landscape of the Spirit,” this research offers a dynamic, practice-oriented framework for understanding Chinese Christianity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,258 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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