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Enregistrement W2966837652 · doi:10.21608/bfsa.2018.41034

القـرآن الکــریم والسنــة فی مواجهــة الانحرافات

2018· article· ar· W2966837652 sur OpenAlexaboutno aff
سیف راشد الجابری

Notice bibliographique

RevueMağallaẗ̈ Kulliyyaẗ Al-Dirāsāt Al-Islāmiyyaẗ wa Al-ʿarabiyyaẗ Lil-Banin Bil-Qāhiraẗ · 2018
Typearticle
Languear
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

الحمد لله رب العالمين والصلاة والسلام على أشرف المرسلين سيدنا محمد النبي الأمي، وعلى آله الطيبين الطاهرين ورضى الله عن الصحابة أجمعيـن والتابعين لهم بإحسان إلى يوم الدين، وبعد،،،، فهذا بحث بعنوان (القرآن الکريم والسنة النبوية في مواجهه الانحرافات) تناول فيه الباحث قضية الانحرافات الفکرية والسلوکية وکيفية مواجهتها والتصدي لها من خلال القرآن الکريم والسنة النبوية، وقامت البحث ببيان مفهوم الانحراف وأنواعه، وأهم أسبابه وأبرز مظاهره، ثم بدأت تضع علاجا لتلک الانحرافات، وقد استخدمت في ذلک کله المنهج الاستقصائي والاستنباطي، من خلال نصوص القرآن الکريم والسنة النبوية الکلمات المفتاحية: القرآن الکريم - السنة – الانحراف- التحولات . The Holy Qur’an and the Sunnah of Prophet Muhammad (Peace be upon Him) Facing Transgression By: Prof. Seif Rashid Al-Gabry Professor of Culture and Society The Canadian University in Dubai & Al-Sharjah Heritage Institute, UAE Saif2546@yahoo.com Abstract This research is entitled {The Holy Qur’an and the Sunnah of Prophet Muhammad (Peace be upon Him) Facing Transgression}. The researcher has tackled the issue of intellectual and behavioral transgressions and how to face them aided by the Holy Qur’an and the Sunnahof Prophet Muhammad (Peace be upon Him). The researcher has displayed the concept of transgression, its types, its causes and its most apparent symptoms. Next, the researcher has prescribed a remedy for such transgressions. She has followed the deductive and inductive approaches through the texts of the Holy Qur’an and the Sunnah.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1640,107

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,296 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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