Comparing Religious Intolerance in Indonesia by Affiliation to Muslim Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Very few studies explicitly, let alone quantitatively, examine gaps in religious intolerance among individual Muslims based on a liation with major Muslim organizations in Indonesia. Most existing studies either focus on a single organization (non-comparative), are at the organizational policy level (not examining individual attitudes), or use a limited number of samples in their analysis. Against this backdrop, this study compares Indonesian Muslims' levels of religious intolerance based on their a liation with Muslim organizations or traditions: Nahdlatul Ulama (NU), Muhammadiyah, and other organizations. We utilize a large-scale household survey, the 2014 Indonesia Family Life Survey-5, and run an ordinal logistic regression to identify organizations' rank on the religious intolerance scale. We find that Muslims without any a liation with a Muslim organization (some 18 percent of Indonesian Muslims) are the most tolerant. Against this reference group, we find that NU followers are generally the most tolerant, followed by those a liated with Muhammadiyah, and those a liated with other Muslim organizations. This finding adds a stock of knowledge to our understanding of religion and society, especially regarding interfaith relations in Indonesia and in the Muslim world in general. Methodologically, this study also shows the benefit and feasibility of identifying the dynamic of religious intolerance using a quantitative approach at a micro level.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».