INTEGRASI STRUKTUR DAN FUNGSI BAGIAN TUMBUHAN DENGAN BAYANI, BURHANI, ‘IRFANI DI SDIT BUNAYYA
Notice bibliographique
Résumé
AbstractPlants are living things that do not experience the activity of moving like humans and animals, but they can reproduce in their own way. The parts that are in plants are always different from one another, this is influenced by climatic factors and geographic areas. Areas that have lots of sunlight will be different from plants that live in areas with cool weather or below 20 degrees Celsius. Based on the issues that have developed in education during this decade, this paper will try to develop science material on "Structure and Function of Plant Parts" in SDIT Bunayya students. If the main source (origin) of science in the Bayani approach is text (revelation), then in the 'irfani approach the main source is experience (experience), which is an authentic life experience, and is actually an invaluable lesson. Inner experiences that are very deep, authentic, innate, and almost unspeakable by logic and cannot be expressed by language. This is what is called direct experience, and is called hudhri science in the isyraqiyyah tradition. All these authentic experiences can be felt directly without having to say it first through the expression of "language" or "logic". Keywords: integration; plants; bayani; burhani; and 'irfani.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».