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Record W6983263648

Lutte armée ou radicalisation violente? : expériences subjectives et perspectives de femmes bruxelloises, beyrouthines et montréalaises de confession musulmane

2022· other· fr· W6983263648 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicInfection Control and Ventilation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsConfession (law)Volunteer workLaziness
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis la fin des années 1980, une image négative, implicite et explicite, est liée à la religion musulmane. Cette image dépeint les personnes de confession musulmane comme soumises et capables de rallier des groupes de lutte armée se réclamant de l'islam. La présente étude sur le vécu de femmes de confession musulmane par rapport au groupe de lutte armée Daesh tente de saisir les répercussions des idées et des actes de ce groupe sur leurs vies. La thèse se situe dans un courant de l'anthropologie du politique et du religieux en abordant une démarche expérientielle et une position réflexive. À partir de la mobilisation de concepts tels que la radicalisation, le jihadisme, la laïcité, le point Godwin islamique et le féminisme musulman et décolonial, l'objectif de la thèse est de comprendre les perceptions quant aux exactions de Daesh et au groupe Daesh, de femmes musulmanes de trois pays différents (Liban, Belgique, Canada), vivant dans des contextes sociopolitiques et économiques très divers. La méthodologie repose sur des récits de vie, un terrain multisitué, et des entretiens menés auprès de 92 femmes, soient 37 à Bruxelles, 36 à Beyrouth et 19 à Montréal. Les résultats de mes analyses montrent la présence de catalyseurs anthropiques, qui ont pour effet d'intensifier la réactivité (passive, active ou neutre) des femmes rencontrées . Ces réactions s'expriment par des actions ou sentiments concrets, conscients ou inconscients. Il peut y avoir plusieurs catalyseurs anthropiques selon les pays, les régions, et l'environnement des femmes rencontrées.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.965
Threshold uncertainty score0.070

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.009
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0000.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.224 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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