Notice bibliographique
Résumé
Social media has become an integral part of our daily life encapsulating time and place, creating new relations and fostering old ones not only on an individual level but also on social and global ones. This revolution in human interaction was led by the introduction of Facebook in 2004 that was followed by other social media platforms such as Twitter and Instegram. This electronic revolution swept over to reach mobile phones and to introduce new platforms such as WhatsApp and Viber. The present study investigated attitudes and views towards the use of social media in promoting Islam. A random sample of Facebook users was asked to fill in a questionnaire that tackled questions related to their attitudes towards the role of social media in promoting Islam, the linguistic influence of the social media on their English language skills when talking about Islam and the most preferred social media platform. . Respondents were then classified according to education and gender. The study revealed that the social media have affected the way the other is addressed when discussing Islamic topics. Despite some negative stands, the positive attitudes towards social media in promoting Islam prevailed. The views were influenced by the respondents’ age, gender and education. The linguistic influence of the social media on developing English skills was viewed positively. The Facebook was the most preferred social media platform. Further research is recommended on the interrelationships between social factors and views of social media. Code-switching among social media users and the effect on Arabic might be also investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».