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Enregistrement W7161034029 · doi:10.1017/s0026749x25101236

The making of transnational Islamic networks in early Cold War South Korea

2025· article· en· W7161034029 sur OpenAlexaff
Janice Hyeju Jeong

Notice bibliographique

RevueModern Asian Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Ethnic Minorities and Relations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesHarvard University
Mots-clésIslamMuslim communityContext (archaeology)ChinaGovernment (linguistics)CivilizationPeninsulaNarrative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Korean Peninsula is often neglected in investigations on Islam in East Asia. The region already occupies the conceptual peripheries of studies on Muslim societies. During the two decades after the Korean War (1950–1953), however, Seoul hosted a small yet active community of Korean Muslim converts and visitors from places such as Malaysia/Singapore, Pakistan, Turkey, and Saudi Arabia. The early Korean Muslim leaders, some of whom first encountered Islam in Japanese-occupied Manchuria, attempted to plug themselves into transnational Islamic networks and politics in the transformed context of the Cold War. Internally, Korean Muslim leaders advocated for the utility of Islam as a diplomatic resource for the South Korean government in the struggle against communism, thereby reformulating pre-war articulations of Islam policy that had circulated across China and Japan, as well as narratives on unified Islamic civilization with an inherent cultural essence. Externally, they forged educational and philanthropic networks by connecting with Muslim diasporic figures in the East and Southeast Asian sphere, such as Ibrahim Omar al-Saqqāf, the Hadrami Arab consul of the Saudi consulate in Singapore and an agent of the World Muslim League in Mecca. By situating the emergent Korean Muslim community in Seoul within a regional and trans-regional religio-political nexus, this article repositions it as having formed through encounters with modern state(s) and power, and through interactions with Muslim diasporic agents who (re-)directed post-war mobility channels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,295 · 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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