MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2001094742 · doi:10.5539/ibr.v5n12p83

Traditional Banks Conversion Motivation into Islamic Banks: Evidence from the Middle East

2012· article· en· W2001094742 sur OpenAlexvenueno aff
Farooq Alani, Hisham Yaacob

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamIslamic bankingPhenomenonProfit (economics)BusinessIslamic financeShariaAccountingCommerceMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing awareness on Islamic banking and finance has created a huge demand for shari’ah based or shari’ah compliant products. Banks, especially are trying to capture this huge market by either converting themselves into a full fledge Islamic banks or opening a window for the Islamic based transactions. This study highlights the reasons why traditional banks turned towards Islamic model. The phenomenon of traditional banks turning into Islamic form was reinforced by the success of these banks averting the recent world economic crises. This study examined this phenomenon through four axes, first is the law, second is the risk and profit rates, third is about the customer needs for Islamic products, final one the lessons of successful conversions the region. This study concludes that there is a statistical significance between the trend towards the switching to Islamic banks and the low risk nature with high levels of profits that characterized Islamic banks. Also, religious (Islam) has influenced the conversion towards Islamic model. The study put forward several recommendations. Perhaps the most important call is to unite, integrate and increase interdependence between the Islamic banks. It is also important for the Islamic banks to innovate and create new products for the benefit of the consumers at large.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,134 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Business ResearchMême sujetIslamic Finance and Banking StudiesTravaux en français237 207