Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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 it