Budaya dan Kewarganegaraan : Identitas Ganda dalam Masyarakat Multikultural Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the role of citizenship in the context of dual identity in Indonesia's multicultural society, as well as how Islamic law and national law interact with law enforcement. Due to the extraordinary cultural and religious diversity, Indonesia faces challenges in integrating the dual identities of its people. Cultural and religious identities often lead to conflicts among citizens governed by national law, especially when it comes to religious rules and Islamic law. How dual identity affects law enforcement in Indonesia is explored through qualitative research using descriptive-analytical techniques. Data was obtained through in-depth interviews with relevant individuals and analysis of national legal and religious documents. The research results indicate that although Law No. 12 of 2006 on Citizenship provides a legal basis for all citizens. In reality, Islamic law often plays a larger role in the lives of Muslim communities. The disagreement between religious law and national law causes chaos in law enforcement, especially regardingin heritance and family issues. In addition, this research examines the legal systems in other countries with multicultural populations, such as Malaysia, India, and Canada. These countries demonstrate similar issues in creating fair legal policies for multicultural societies. This research concludes that an inclusive approach must be used in the formulation of legal policies in Indonesia so that dual identities in society can be accepted by the state’s legal system, allowing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».