Notice bibliographique
Résumé
Lately, the very role of Islamic institutions of higher learning known as Madrasās particularly in Pakistan has been in the debate at national as well as international levels. Some consider these seminaries as the citadels of Islam; and some view them as sources of hatred, extremism, activism, fanaticism, and terrorism. The argument advanced in favour of the role of Islamic centers of learning is that their end-products serve the society as muftis, sharīʻah court judges, religious teachers, Qadīs for the marriage ceremony, preachers, imāms of mosques, and mu’azzins for prayers. It is claimed that Pakistan without these Madrasās will lose its face as an Islamic nation, on the one hand, and Muslims will stand deprived of the services of the most needed personnel in the socio-religious arena, on the other. The motivation to work in Madāris is the thought pattern of the modern studies which enable us to have an insight into how critical and vulnerable is the education given at Madāris of Pakistan. Blame game against Islamic institutions is for sure to pour petrol on the fire, so the problem needs to be tackled wisely. This study is aimed at delving into the system of education involving both curricula and the methodology of teaching and learning in Madāris and suggesting ways to overcome the underlying problems. The findings of the study may prove a catalyst in making Madāris education boon and not bane for the beloved country.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,996 | 0,982 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».