Institutionalizing Community-Based Research in Indonesian Islamic Higher Education: Two Cases from the Sunan Ampel State Islamic University Surabaya and Alauddin State Islamic University Makassar
Notice bibliographique
Résumé
The article presents a reflective experience on the institutionalization of community-based research in Indonesian Islamic Higher Education. It comprises two case studies from two different universities, the Sunan Ampel State Islamic University Surabaya and the Alauddin State Islamic University Makassar. Both are the two selected partners within the Supporting Islamic Leadership in Indonesia (SILE)/Local Leadership Development (LLD) Project in partnership between Indonesian Ministry of Religious Affairs and Canadian International Development Agency. The project introduces community-based research as an approach to engage community through Tridharma (Three mandates) of Higher Education. The institutionalization covers various activities from raising awareness, building capacity, to developing institutional policy at a national level. The cases show that the different socio-historical context and political dynamic of each campuses influence the process, challenge and response to the institutionalization. However, both campuses share similar reasons for adopting community-based research from the Islamic perspective, namely that using research as a means of promoting social change is consistent with the Qur’anic principles and the Prophetic tradition.
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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 | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».