Strengthening Religious Moderation: applying nine core values in Religious Moderation Village
Notice bibliographique
Résumé
Religious moderation is a must in a nation that has diversity in various things, especially religion. To support this, the Ministry of Religious Affairs of the Republic of Indonesia launched the Religious Moderation Village program. This program is based on the application of nine values of religious moderation, namely tawasuth (moderation), i'tidal (upright and proportional), tasamukh (tolerance), deliberation, al-ishlakh (improvement), qudwah (leadership/pioneering), muwathonah (love for the country), al-a'naf (non-violence), and i'tiraf al-'urf (friendliness to culture). This study is qualitative descriptive, the research population is the community of Sidodadi village, Gedangan district. Data collection was conducted through in-depth interviews and observation, while data analysis used the Colaizzi approach. The results showed that of the nine values of religious moderation, four values have been implemented well in Sidodadi Village. The results showed that of the nine values of religious moderation, four values have been implemented well in Sidodadi Village, namely tasamukh (tolerance), tawasuth (moderation), muwathonah (love of the country), and i'tiraf al-'urf (friendliness to culture). The other five values, deliberation, al-a'naf (non-violence), i'tidal (upright and proportional), al-ishlakh (improvement), and qudwah (l leadership/pioneering), still face various obstacles in their application. This research provides an overview of the successes and challenges of implementing religious moderation values at the local community level.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».