The role of social capital in shaping religious conflict: A study of Islamic communities in Pasuruan regency, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Religious conflict remains a pressing issue in plural societies, particularly where political and social tensions intersect with religious identity. In Indonesia, one of the world’s largest Muslim-majority countries, understanding the drivers of religious conflict at the local level is vital for fostering social cohesion. This study investigates the role of social capital—specifically bonding, bridging, and linking—in influencing religious conflict in Pasuruan Regency, East Java, with particular attention to the mediating roles of political and social conflict. Using a quantitative approach, data were collected through structured face-to-face interviews with 400 respondents, selected using multi-stage sampling. Structural Equation Modeling (SEM) via SmartPLS was employed to analyze both direct and indirect relationships between the constructs. The results reveal that bonding and bridging significantly reduce political and social conflict, which in turn significantly reduce religious conflict. However, their direct effects on religious conflict are not significant. Linking was found to significantly reduce social conflict but did not show a significant influence on political or religious conflict directly. Indirect effect analysis confirmed that bonding, bridging, and linking can mitigate religious conflict through their effects on political and social tensions. This study contributes to the growing literature on social capital and conflict by highlighting the importance of indirect pathways. Practically, the findings suggest that policies aiming to reduce religious conflict should strengthen both horizontal (bonding and bridging) and vertical (linking) social ties, while also addressing underlying political and social grievances. The study underscores the need for integrated, community-based conflict prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».