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Enregistrement W4411396838 · doi:10.53762/mvmkbr98

10.53762/mvmkbr98

2000· article· en· W4411396838 sur OpenAlexvenueno aff
Sadia Batool

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndian subcontinentPoliticsIdeologyInterpretation (philosophy)Context (archaeology)IslamSociologyIslamic cultureSocial scienceThe artsEpistemologyPolitical scienceHistoryEthnologyLawPhilosophyArchaeologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Quran has had an indelible impact on shaping the religious, cultural, and political landscapes of the Indo-Pak subcontinent, which hosts one of the world's most significant Muslim populations. This article embarks on a comprehensive exploration of the study of the Quran and its influence in this region, revealing its deep and multifaceted impacts. Starting from the historical context, the paper examines the traditional methods of Quranic study, including 'Tafsir,' 'Tajweed,' 'Hifz,' and 'Qira'at,' highlighting their influence on the religious educational system. It then transitions to discussing modern scholarly approaches, such as textual analysis, comparative study, contextual interpretation, and the use of technology in Quranic study. The socio-cultural dynamics and political implications of Quranic teachings in the Indo-Pak subcontinent are thoroughly analyzed. The Quran has not only shaped societal norms and influenced arts, literature, and culture, but it has also been a guiding force for political ideologies and a tool for mobilization. The article concludes by reaffirming the continued importance of the Quran in shaping the region's future trajectories, emphasizing the need for ongoing scholarly engagement with its study. This investigation illuminates the relationship between religious texts and societal contexts, contributing to a broader understanding of Islamic studies in a significant geographical region.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9960,982

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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