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Enregistrement W1969593231 · doi:10.5539/ass.v8n7p263

Islam and Media

2012· article· en· W1969593231 sur OpenAlexvenueno aff
Mohd. Shuhaimi Ishak, Sohirin Mohammad Solihin

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamTerrorismIslamophobiaIslamic studiesRepresentation (politics)Media studiesSociologyPolitical scienceReligious studiesLawTheologyPhilosophyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most important roles of the media are agenda-setting and representation. The media, particularly from the West, seems to feature Islam constantly in the negative light. The portrayal of the negative image of Islam takes place by constructing an image of Islam with terrorism, violence, extremism and antipathy to the West. A more recent phenomenon of Western media towards Islam is the fanning of ‘Islamophobia’ a form of concerted efforts directed to frighten the world of the hostility and enmity imposed by Islam. The Muslim world needs to respond to such striking negative representation of Islam. Contrary to what is generally perceived by the West, Islam in its real essence means ‘submission’ and ‘peace,’ a religion that calls for resignation to Allah and promotes and defends peace in the person. As much as the media can disrepute the general Muslim population and Islam, it can also restore and further inform the public of the true image of the religion. Thus, the primary aim of this paper is to explore the utilization of a variety of media to disseminate information and news to Muslims as well as non-Muslims on the true teachings of Islam. Through the media, the proper propagation and understanding of Islam can be enhanced by highlighting the universal values of the teachings of Islam. The media is a very important tool for effective communication and dissemination about Islam which the Muslim world could utilize.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,309 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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