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Enregistrement W2124666827 · doi:10.5539/ass.v8n11p50

Ethical Issues between Workforce and Religious Conviction

2012· article· en· W2124666827 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamad Zaid Mohd Zin, Ahmad Faisal Mahdi, Azhar Abdul Rahman, Mohd Syahiran Abdul Latif, Rohaya Sulaiman, Nurul Khairiah Khalid, Nurfahiratul Azlina Ahmad, Ahamad Asmadi Sakat, Adi Yasran Abdul Aziz, Mohd Roslan Mohd Nor

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonestyConvictionRighteousnessFaithMoralityIslamContext (archaeology)Economic JusticeWorshipAccountabilityWorkforcePublic relationsSociologyEngineering ethicsEnvironmental ethicsLawPolitical scienceEpistemologyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem statement: This article enhances the ethical issues consider the relationship between religious life and work ethics. Approach: Malaysia aim to achieved full developed nation’s, requires a professional workforce, not only educated and innovative, but ethically, with integrity, accountability, dynamic and committed to continuously increasing Muslim professionalism. In the context of the development of Muslim professionals with a holistic and integrated, Muslims needs to withholding Tawheed, the fundamentals of faith, based on Al-Quran and Hadith. Manifestations in life of the practice which accounts for worship and morality need to be implemented. Results: Islamic moral character requires the emphasize that following five key parameters of Islamic behavior which is justice, trust, righteousness, the struggle towards self-improvement and keeping promises. Conclusion: The properties of trust at work, honesty, responsibility and integrity should be established in each of the Muslims. Each institution needs to be continued in the religious education and level of consciousness must be nurtured and enhanced.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,017
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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