Kepemimpinan Perempuan Menurut Masdar Farid Mas'udi dan Kiai Husen Muhammad
Bibliographic record
Abstract
Abstrak: Penelitian ini mengkaji pemikiran Masdar Farid Mas’udi dan Kiai Husen Muhammad tentang kepemimpinan perempuan. Kepemimpinan perempuan menurut Masdar Farid Mas’udi dan Kiai Husen Muhammad, tidak bertentangan dalam Islam. Karena menurut Masdar dan Kiai Husen Muhammad, tidak hanya kaum laki-laki yang berhak menjadi pemimpin, perempuanpun juga berhak sebagaimana peran laki-laki. Masdar Farid Mas’udi dan Kiai Husen Muhammad adalah tokoh pembela perempuan yang konsisten dalam memperjuangkan dan membela hak-hak perempuan. Sehingga ia termasuk salah-satu kiai yang membolehkan perempuan jadi pemimpin sebagaimana yang dilakukan oleh kaum laki-laki. Karena menurut Masdar dan Kiai Husen Muhammad dibolehkannya bukan terletak pada jenis kelamin, melainkan karena potensi kemampuannya. Jadi menurut keduanya tidak ada larangan dan batasan bagi perempuan menjadi pemimpin. Pandangan dan gagasan Masdar dan Kiai Husen tentang kepemimimpinan perempuan terletak pada kontekstualisasi teks (kritik teks). Bedanya kalau Masdar menafsirkan teks tidak terlepas dengan konsep fikihnya, sedangkan Kiai Husen menafsirkan teks tidak terlepas dari sejarah dan fiqihnya.Kata Kunci: Kepemimpinan perempuan, Masdar Farid Mas’udi, Kiai Husen Muhammad
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".