Gouvernance de la philanthropie et pratiques caritatives musulmanes en Inde
Bibliographic record
Abstract
Dans nombre de pays, diverses associations religieuses participent souvent à la prestation de soins et de services sociaux, aux côtés de l’État et des organisations non gouvernementales séculières. Cependant, ces groupes religieux ne partagent pas nécessairement les mêmes logiques distributives, notamment en ce qui a trait aux critères de sélection des bénéficiaires. Par exemple, dans la tradition musulmane, les avis sont partagés sur la question de la possibilité pour les non-musulmans de bénéficier de la zakat, l’aumône religieuse obligatoire que les musulmans doivent verser aux plus démunis. Comment ces dons sont-ils encadrés dans les États séculiers modernes et quelles sont les répercussions de cet encadrement sur la légitimation de différentes pratiques philanthropiques ? L’article répond à ces questions en discutant des mesures législatives s’appliquant aux associations caritatives dans le nord de l’Inde et de l’adaptation des pratiques distributives d’organisations philanthropiques musulmanes indiennes. En montrant comment les organisations musulmanes naviguent entre les exigences de l’État et leurs propres principes en matière d’utilisation et de distribution des dons, cet article aborde les rapports de pouvoir entre l’État et le religieux et démontre comment la régulation du religieux façonne de nouvelles formes d’entraide.
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 | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".