MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1970204924 · doi:10.5539/ass.v9n7p62

Gender Analysis in Contemporary Islamic Discourse

2013· article· en· W1970204924 sur OpenAlexvenueno aff
Mohd Anuar Ramli, Muhammad Ikhlas Rosele, Syed Mohd Jeffri Syed Jaafar, Mohammad Aizat Jamaludin, Mohd Roslan Mohd Nor, Mohamad Zaid Mohd Zin, Ahmad Faisal Mahdi, Zalina Ibrahim

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMarriage and Sexual Relationships
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiqhIslamJurisprudenceSociologyFace (sociological concept)EpistemologyProcess (computing)Relation (database)ShariaSocial scienceLawPolitical scienceComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Islamic jurisprudence is a dynamic system. It is facilitated by some flexible methodologies. Nowadays, there are varieties of issues in Muslims’ societies that are results or implications of developments in science and technology, and also results of changes that happen in the structures of the societies. In order to face this reality, a contemporary integrated approach has to be applied in Islamic Jurisprudence's research process. Hence, this paper will elaborate the integrated approaches that try to unify and integrate theories in Islamic jurisprudence with social research methods. Basically, there are models that have been introduced by several scholars that relate to this integrated approach. All of the models have their own strength and weakness in these approaches. This paper attempts to analyze the integration of Islamic jurisprudence theories with the gender analysis method and its relation to social critics methods. This is related to an issue in fiqh pertaining to polygamy that is always being debated nowadays and also to analyze the applicability of the practice in the social and contemporary conditions of our soceity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,020
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,300 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetMarriage and Sexual RelationshipsTravaux en français237 207