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Enregistrement W4390469620 · doi:10.18326/ijims.v13i2.427-456

Sectarian tensions, islamophobia, and decolonization: comparing Jasser Auda’s and Jonathan Brown’s analysis of the hadiths concerning Aisha’s marital age

2023· article· en· W4390469620 sur OpenAlexfundno aff
Muhamad Rofiq Muzakkir, Siti Sarah Muwahidah, Royan Utsany, Rohmansyah Rohmansyah

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Islam and Muslim Societies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesauDA FoundationQueen's UniversityMcGill University
Mots-clésPoliticsPhilosophyEpistemologySociologyIslamophobiaPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ongoing debate surrounding the hadiths on Aisha’s age of marriage has givenrise to two main positions among Muslim scholars, namely: the rejectors, thosewho reject the hadiths’ validity and propose the view that Aisha got married atan older age, and the defenders, those who defend them as valid hadiths andaccept that Aisha consummated her marriage at the early age of nine years old. Inthis study, we examine this issue through the opposing arguments offered by twocontemporary Muslim scholars: Jasser Auda, who represents the view of hadithrejectors, and Jonathan Brown, who represents those who accept the validity of thehadiths. These two scholars have been chosen to represent these two standpointsmainly because of their novel and distinctive theoretical contributions to theongoing debate. Entangled in this debate is the issue of whether pre-modernreality can be assessed by using modern norms. We employ critical analysis onthe epistemological and methodological aspects surrounding the two scholars’interpretations of the hadiths of Aisha’s age of marriage. We argue that threesignificant features distinguish Auda and Brown’s dispositions. These are: first,their different conceptions of the interplay between politics, knowledge, andmemory; second, their differing epistemological approaches to hadith science;and third, their opposing assumptions about the universality of modern norms.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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