Bibliographic record
Abstract
Indonesia adalah negara paling unik di dunia. Ribuan pulau, beragama suku, bahasa dan budaya, berbagai agama dengan latar sejarah yang beraneka. Tetapi Indonesia adalah satu nusa, satu bangsa dan satu bahasa, diikat oleh motto Bhineka Tungga Ika. Sejak Indonesia merdeka tahun 1945 hingga akhir abad ke-20 kehidupan beragama di Indonesia sangat toleran, rukun dan saling menghargai antara agama yang satu dengan yang lain. Walau Islam di Indonesia adalah kelompok mayoritas tetapi Islam Indonesia pada hakekatnya adalah Islam yang ramah dan dan moderat. Tetapi menjelang akhir abad ke-20 dan selama abad-21, Indonesia menjadi negara yang sering mengalami konflik antara agama, tindakan intoleransi, bahkan terror dan terorisme yang dilakukan kelompok Islam garis keras dan ektrimis. Kegiatan PKMI ini dimaksudkan untuk menumbuhkan kesadaran bagi warga bangsa, bahwa Indonesia adalah negara Bhineka Tunggal Ika yang warganya dari dulu hidup rukun dan damai. Diharapkan dengan upaya sosialisasi moderasi beragama yang dilakukan oleh dosen-dosen Universitas Pelita Harapan (UPH) ini, semakin banyak tokoh-tokoh masyarakat dan tokoh agama serta para mahasiswa dan geberasi muda yang tercerahkan, sehingga mampu mempertahankan dan meningkatkan jatidiri bangsa Indonesia sebagai negara yang toleran, rukun, demokratis dan aman.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.013 |
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".