Understanding Iran’s Green Movement as a ‘movement of movements’
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines how oppositional groups go about exploiting opportunities to mobilizeen massein settings that are less than auspicious. The Green Movement is used here as a case study, the aim of which is to show that understanding how a people go about mobilizing requires, first and foremost, examining the core beliefs that motivate them toseize opportunitieswhen conditions allow. To this end, a constructivist approach will be used to demonstrate that it was the oppositional forces that took a proactive role in constructing opportunities to mobilize becausethey perceivedthe circumstances to be favorable, which suggests that greater attention ought to be focused on the sociopolitical and historical context within which a given situation is viewed as conducive to mass mobilization. Citing the examples of the student and women’s groups involved in Iran’s Green Movement, and tracing their historical trajectories and particular experiences during Ahmadinejad’s first term (2004–2008), I argue that the Green Movement may be best described as a ‘movement of movements,’ the kind of mega social movement capable of harnessing the potential, not only of Iranians but of other Middle East peoples, to mobilize with a view to pursuing specific social and political goals. This approach has the virtue of offeringa way to understandspecific traits of social movements operating in repressive settings.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».