Maqasid Approach In Measuring Quality Of Life (QoL)
Notice bibliographique
Résumé
Studies and discussion in measuring the quality of life (QoL) has been at the centre stage ever since people realize its importance for the wellness of mankind. It is even more important when the concept is associated with sustainable development goal (SDG). Some studies relate QoL with physical health, psychological health, social relationship and environment. Others associate it with authentic happiness that refers to the criteria of pleasant life, a good life, a meaningful life and balanced life. Nevertheless, what can be considered as a holistic QoL? Can it be confined to the material and physical wellness of the people? Could there be any different perspective in looking at the concept in a holistic view? This study would attempt to answer the above questions by deliberating the dimensions of QoL enshrined by the maqasid al-shariah (the objectives of shariah). External Desk Study is employed in getting the required information and data relating to the definition and measurement of QoL. Relevant literatures in the area are reviewed and analysed in coming up with the new dimensions of holistic QoL. In analyzing the data, deductive approach is used to come up with the list of indicators for every dimension of maqasid-based QoL. Finding of this study is expected to shed light in looking into a much broader dimension of QoL.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».