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Enregistrement W3086863200 · doi:10.1002/ett.3977

Digital Hadith authentication: Recent advances, open challenges, and future directions

2020· article· en· W3086863200 sur OpenAlexaff
Saqib Hakak, Amirrudin Kamsin, Wazir Zada Khan, Abubakar Zakari, Muhammad Imran, Khadher Ahmad, Gulshan Amin Gilkar

Notice bibliographique

RevueTransactions on Emerging Telecommunications Technologies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueText and Document Classification Technologies
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Saud University
Mots-clésAuthentication (law)IslamComputer scienceField (mathematics)LegislationTask (project management)Computer securityPolitical scienceLawHistoryEngineeringSystems engineeringMathematicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Holy Quran and Hadith are the two main sources of legislation and guidelines for Muslims to shape their lives. The daily activities, sayings, and deeds of the Holy Prophet Muhammad (PBUH) are called Hadiths. Hadiths are the optimal practical descriptions of the Holy Quran. Technological advancements of information and communication technologies (ICT) have revolutionized every field of daily life, including digitizing the Holy Quran and Hadith. Available online contents of Hadith are obtained from different sources. Thus, alterations and fabrications of fake Hadiths are feasible. Authentication of these online available Hadith contents is a complex and challenging task and a crucial area of study in Islam. Few Hadith authentication techniques and systems are proposed in the literature. In this study, we have surveyed all techniques and systems, which are proposed for Hadith authentication. Furthermore, classification, open challenges, and future research directions related to Hadith authentication are identified.

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)0,008
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,015
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,241 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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