« Je veux être Baye Fall » Islam, réflexivités et intersubjectivités à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Le Bayefallisme est une branche à l'intérieur de la voie soufie de Mouridiyya qui met de l'avant l'importance du travail pour les autres. Les disciples Baye Fall sont majoritairement sénégalais et renégocient leur rapport aux pratiques islamiques telles que la prière rituelle et le jeune. À l’instar de Pézeril (2008), l’enjeu de notre enquête ethnographique est de « comprendre » les Baye Fall. Notre recherche vise à mettre en lumière leurs expériences religieuses à l'aide d'une méthodologie d'observation participante qui tient compte de la présence du chercheur sur le terrain (Turner, 2000) et accorde donc une place importante à la réflexivité (Fabian, 2001). Nous avons remarqué que la majorité de nos informateurs ne déclaraient pas clairement : « Je suis Baye Fall », mais plutôt : « Je veux être Baye Fall ». Cette posture, que nous qualifierons de bayefallisante, nous a tout d’abord semblé problématique pour ensuite devenir notre porte d'entrée. La littérature sur les trajectoires religieuses a déjà démontré qu'elles ne sont pas linéaires, mais remplies d’ambivalences et de contradictions. Pour Schielke (2009) et de Koning (2013), ces contradictions sont induites par les ruptures inhérentes au quotidien en contexte de globalisation. Notre objectif est de démontrer que ces ambiguïtés peuvent également être créées par la qualité intersubjective et réflexive de l'expérience religieuse.Alors que les Baye Fall ont été ethnographiés surtout au Sénégal (Audrain, 2004; Pézeril, 2008; Morris, 2014), notre recherche a l'originalité de rendre compte d’un phénomène de bayefallisation des disciples mourides dans le contexte montréalais.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".