BELAJAR DARI PERISTIWA LEUWIGAJAH: PANDANGAN DUNIA MODERN DAN ISLAM TERHADAP ILMU
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penulisan artikel ini adalah untuk membaca ulang pandangan dunia modern dan Islam terhadap ilmu, dengan menjadikan peristiwa Leuwigajah sebagai contoh kasus. Metode yang digunakan dalam penulisan makalah ini adalah deskriptif analitik, yaitu dengan melakukan penggambaran dan penganalisaan. Pendeskripsian dan penganalisaan yang dimaksud yaitu dengan cara menggambarkan bagaimana sudut pandang dunia modern dan Islam terhadap ilmu dan selanjunta menjadikan peristiwa Leuwigajah sebagai contoh kasus.. Sumber data primer makalah ini adalah buku yang ditulis oleh HM. Itoc Tochija dan Budiman, yang berjudul Tragedi Leuwigajah, diterbitkan di Bogor oleh PT. Sarana Komunikasi Utama. Sumber data sekunder yaitu dari buku dan jurnal yang sesuai dengan pokok pembahasan. Pendekatan penulisan makalah ini menggunakan pendekatan nilai dan ilmu pengetahuan William J. Goode dan Paul K. Hatt, yang diambil dari buku yang berjudul Methods in Social Research, yang diterbitkan di New York, Toronto, London oleh Mcgraw-Hill Book Company, Inc., pada tahun 1952. Penganalisan menggunakan metode interpretasi Paul Ricoeur. Temuan dalam makalah ini adalah Ilmu tergantung dari nilai dari luar ilmu, baik agama maupun politik. Metode ilmiah tidak untuk ditujukan menguji nilai-nilai mana yang lebih unggul, dan ilmu hanya memberitahu tujuan bukan berupa penilaian
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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 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".