Empowering the Shari’ah Committee towards Strengthening Shari’ah Governance Practices in Islamic Financial Institutions
Notice bibliographique
Résumé
<p>The Islamic finance industry is growing at a rapid rate. Its products and services are widely offered all over the world. The ultimate vision of the emergence of Islamic finance industry is to avoid the prohibited practices of conventional financial institutions such as interest, uncertainty, gambling, and investment in prohibited items. If Islamic Financial Institutions (IFIs) manifest by excluding this vision, then they have failed in their mission. Consequently, <em>shari’ah</em> risk, i.e., non-<em>shari’ah</em> compliant risk is the main risk that IFIs must manage to maintain its distinguished status as <em>shari’ah</em> compliant institutions. <em>Shari’ah</em> governance is used as the guideline to mold the operational practices of IFIs to achieve the mission of <em>shari’ah</em> compliance. For this purpose, the <em>shari’ah</em> committee members are the main players for implementing good <em>shari’ah</em> governance practices. However, due to the limited authority of <em>Shari’ah</em><em> </em>committee members in performing their tasks, IFIs are voluntarily exposed to <em>Shari’ah</em> risk. This paper highlights the current <em>Shari’ah</em> governance problems and proposes that the authority of <em>Shari’ah</em> committee should be enhanced for better <em>Shari’ah</em> governance practices. Problems with current <em>Shari’ah</em><em> </em>governance practices are mostly due to <em>fatawa</em> variation, non-harmonization of <em>Shari’ah</em><em> </em>governance practices and products, variance in the four schools of thought, and limited support from IFI management in discharging their full responsibilities such as their involvement in the <em>Shari’ah</em> review process and audit. This paper is set to develop <em>Shari’ah</em> governance guidelines.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».