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Enregistrement W7033906367

Sejarah dan perkembangan NU Cabang Surabaya tahun 1929-1939

2017· dissertation· id· W7033906367 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDigilib UIN Sunan Ampel Surabaya (UIN Sunan Ampel) · 2017
Typedissertation
Langueid
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitectural and Urban Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEulogyIntelligentsia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skripsi ini mengkaji tentang sejarah perkembangan, yang berjudul Sejarah dan Perkembangan NU Cabang Surabaya pada tahun 1929-1939. Untuk mengetahui beberapa permasalahan yang terdapat dalam penelitian tersebut maka dirumuskan beberapa rumusan masalah. Yang pertama mengenai sejarah berdirinya NU Cabang Surabaya, yang kedua Perkembangan Ranting NU di Cabang Surabaya pada tahun 1929-1939 dan yang ketiga mengenai tentang hambatan-hambatan yang dialami oleh NU cabang Surabaya pada tahun 1929-1939. Penulisan skripsi ini disusun dengan menggunakan pendekatan sejarah dan sosiologi yang bertujuan untuk mendeskripsikan Sejarah dan Perkembangan NU Cabang Surabaya pada tahun 1929-1939, dan melakukan metode penelitian sejarah dengan empat tahap, yaitu: heuristik atau pengumppulan data, kritik sumber, interpretasi atau penafsiran dan histografi atau penyajian. Dan penulisan ini menggunakan teori kemasyarakatan yang dikemukakan oleh Mac Iver. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Sejarah berdirinya NU Cabang Surabaya didirikan pada tahun 1929 di Surabaya, dan dari segi perkembangannya dapat mendirikan kring-kring di tiap daerah dan memiliki pembangunan amal usaha seperti, masjid, madrasah, dan koperasi. Dan dari sisi hambatan, NU cabang pada tahun itu mengalami hambatan pada masalah taqlid, masalah dalam kemadrasaannya, susahnya perekonomian dan susahnya dalam berpolitik di masa kolonial Belanda.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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