Notice bibliographique
Résumé
Syed Amīr ̒Alī Maīh Ābādī is one of the leading scholars of Tafsīr of the Quran in the subcontinent. His Tafsīr known as “Mawāḥib al-Raḥmān” is a big achievement in the relevant field. The author of this article has conducted research about referred Tafsīr from two aspects, in brief, to obtain the higher study degree, the author has carried out his M. Phil degree thesis from International Islamic University Islamabad and covered its one aspect “Manhaj al-Tafsīr” and then to cover its jurisprudential aspects. The author presented his dissertation of PhD in Mohi ud Din Islamic University. Due to the substantial working on this particular subject, he had the opportunity to study this Tafsīr and it enhanced the eagerness of the author of this article. During the study of this Tafsīr, the author came across distinctive aspects of this Tafsīr. One of them is, though all the writers of Tafsīr have already written down on all the related subjects which are the supportive in Tafsīr of the verses of the Quran and either the foremost but apart form that Syed Amīr ̒Alī kept the focus on the some particular subjects of the Quran. He explained this thing in the preface of the Tafsīr that some important aspects of the Quran were mainly focused and he also explicated the rationale and his own interest for it and he unequivocally explained that he considered the fourteen aspects while doing Tafsīr. An attempt is made in this article to highlight the fourteen points and the aspects of the author of this Tafsīr that he particularly focused on these aspects and to explain the importance of those points.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,959 | 0,966 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».