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Enregistrement W2083538932 · doi:10.5539/ass.v10n21p42

The Importance of Zakat Distribution and Urban-Rural Poverty Incidence among Muallaf (New Convert)

2014· article· en· W2083538932 sur OpenAlexvenueno aff
Fuadah Joharı, Ahmad Fahme Mohd Ali, Nursilah Ahmad

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Sains Islam Malaysia
Mots-clésPovertyDistribution (mathematics)Rural areaRural sectorRural povertyUrban povertyBusinessEconomic growthGeographyDevelopment economicsEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study demonstrates literately the importance of regional (urban-rural) differences and the impact of zakatdistribution towards the poverty alleviations among asnaf Muallaf. This study was motivated by the monthlyofficial zakat distribution towards asnaf Muallaf that did not differentiate the true urban-rural cost of livingdifferences. Differences in urban and rural poverty lines that did not reflect the actual urban-rural cost of livingdifferences will provide a misleading picture of the distributional impact of development, which usually involvesurban sector expansion. In a dualistic economy, one of the ways the poor benefit from development is throughexpansion of job opportunities in the modern predominantly urban sector, in addition to increases in productivityin the traditional predominantly rural sector. Thus, this study aims to identify the dispersal of Muallaf in terms ofurban-rural poverty that involved in allocation of zakat distribution. In defining poverty between urban and ruralareas, therefore, one should ensure the differences in the cost of living between these two areas. The findingsuggest that, a huge of amount of zakat been allocated to the development of asnaf Muallaf in the state ofSelangor especially in urban area. However, most of zakat distribution on Muallaf goes to urban region whichhigher in cost of living without considering a set of prices including a broader bundle of goods and servicesrepresentative of the purchases of consumers in different region.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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