Tafsir in its Context, or How Socio-Political Milieu Informed What to Include and Exclude in Qur’an Commentaries: At-Tabari’s, Ibn Abi Hatim’s, and al-Maturidi’s Interpretations of Surah Al-Ma’idah (5): 51 as a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the interpretations of Qur’an surah al-Ma’idah (5): 51 by three 10th-century exegetes: at-Tabariy, Ibn Abi Hatim, and al-Maturidiy. It argues that at-Tabariy’s commentary, though foundational, represents just one model of exegesis in the medieval period. Ibn Abi Hatim and al-Maturidiy incorporate unique interpretative materials, not found in at-Tabariy’s work. Al-Maturidiy offers three types of interpretation, while Ibn Abi Hatim narrates a story about Caliph ‘Umar’s anger at a companion hiring a Christian secretary. The study also contextualizes these interpretations within the socio-political environment of the 10th-century ‘Abbasid era, where non-Muslims gained influence. This article concludes that the Qur’an commentators’ decision to include and exclude certain interpretative materials in their tafsir works reflects, to some degree, the socio-political environments in which they lived and authored their works. Qur’an commentaries, like any other book, were not written in a vacuum.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| 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 | 0,014 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».