Islamic Banking-A Cross Cultural Patronage Study among the Students in Chennai
Notice bibliographique
Résumé
Islamic Banking is any banking activity performed on the basis of Islamic laws of jurisprudence. The two fundamental sources of Islamic law are the Quran, (which is the Holy Book of Muslims) and the Sunnah, (which are the Traditions of the final Prophet Muhammad (Peace Be upon Him)). Islamic methods of finance revolve around a few basic concepts, the most important of which is the prohibition of ‘Riba’ or interest. Although this concept is relatively new in the Indian context, the Islamic financial world is now a global force to reckon with and India might miss out if the opportunity is not capitalized. It is worth mentioning that the total value of Islamic business stands at $6.7 trillion and is growing at a rate of 16-20% a year. Also, the fact that many non-Muslim countries like UK have opened full-fledged Islamic banks point to the fact that Islamic finance or Islamic banking is not limited to Muslims alone. Therefore, India’s ambitions of becoming an Asian financial hub cannot be met without capitalizing into the pool of Islamic Finance. The purpose of this paper is to study the level of awareness of students of private universities in Chennai and to study the cross cultural patronage factors towards Islamic Banking. The findings reveal that the respondents have a positive and favorable patronage towards Islamic Banking due to their perception about its success in other parts of the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».