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Enregistrement W4283780850 · doi:10.36476/jirs.7:1.06.2022.11

Concept of Retribution and Blood Money in Islam and Judaism: Similarities and Differences

2022· article· en· W4283780850 sur OpenAlexaff
Saleem Nawaz, Muhammad Ali Shaikh

Notice bibliographique

RevueJournal of Islamic and Religious Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensAbbott (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetributive justiceJudaismIslamPunishment (psychology)LawCriminologyPhilosophyPolitical scienceSociologyTheologyPsychologyEconomic JusticeSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In all Divine religions, the law of retribution was legislated to protect the sanctity and survival of human life, to end crimes and oppression, prevention of chaos and anarchy, and to maintain collective order and peace in the society. In this regard, an analytical and comparative study of the concept of retribution in Islam and Judaism, the types of retribution, the retribution of injuries and damaged limbs, the principles of testimony, the procedure for issuing and implementing punishment and authority of implementation of punishments, has been done in the light of the Old Testament, the Holy Qur'ān and the Aḥādīth. The study concludes that in Judaism, the law of retribution is required in both cases, i.e; intentional murder and unintentional murder and forgiving the murderer and taking blood money is strictly forbidden, while in Islam, the law of retribution is only for intentional murder and the heirs is obliged to take Qiṣāṣ or to take blood money or to forgive the murderer, while in unintentional murder, the heirs can either take blood money or forgive the murderer. In Islam, only government is authorized to execute the retribution, while in Judaism, the heirs of the deceased can also kill the murderer. In both religions, the testimony of more than one person is necessary for the execution of Qiṣāṣ.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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