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Enregistrement W7132823400 · doi:10.13169/reorient.10.1.0012

Schirin Amir-Moazami on the Epistemic Violence of Integration Politics in the Liberal-Secular Matrix

2025· article· en· W7132823400 sur OpenAlexaff
Jennifer A. Selby

Notice bibliographique

RevueReOrient · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Philosophy and Ethics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsMatrix (chemical analysis)Context (archaeology)Key (lock)Agency (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Interrogating Muslims: The Liberal-Secular Matrix of Integration ( 2022), Schirin Amir-Moazami brilliantly upends the continuing salience and pervasiveness of the so-called "Muslim Question" (MQ) in the North Atlantic world, with attention to its attending support for liberalism and secularism.Centered on contemporary Germany, over seven chapters, Amir-Moazami asks three primary questions: What is at stake with the imagined-as-urgent governmental work of integration, which Amir-Moazami shows works to manage religious diversity?What is expected of minorities in "successful" integration?And, why are minorities recurringly framed by a narrow and pejoratively framed Islam?In responding to these questions, Amir-Moazami de-naturalizes integration as a good or neutral goal of governance.On the contrary, she shows how the MQ obscures a contested terrain of majority/minority relations and identities.Given that I have few critiques of this very smart book, in what follows I outline what I see as its contributions and how I have recently mobilized its insights in my own work.Amir-Moazami engages and interrogates us/them binaries that undergird a liberal-secular matrix laden in the MQ.In her words, "The speech act that turns Muslims into potentially problematic and testable objects simultaneously constitutes a community of civilized and loyal citizens, who are paradoxically both abstract (liberal democratic) and concrete (native Germans)" (p.123).These

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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