Jurisprudence and demand for halal meat in OIC
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to estimate the import demand function for halal meat in member countries of the Organization of Islamic Cooperation (OIC) and to suggest some policy recommendations for OIC members that can enhance intra-OIC halal meat trade. Design/methodology/approach By using an augmented gravity model, this study empirically estimates the major determinants of halal meat import demand in OIC member countries. Moreover, a major determinant is the difference in Islamic jurisprudence (fiqh). Findings The results of this study show that the variation in Islamic jurisprudence is one of the primary determinants of intra-regional trade of halal meat import demand in OIC member countries. Research limitations/implications Although trade flows are set up in several years and lag variables are well capable to examine trade flows, this study only includes the static nature of halal meat trade flows toward selected top 20 OIC member countries. Practical implications This study suggests that developing a common halal meat market and one halal certification body under the OIC can enhance intra-OIC halal meat trade, this may be a challenge given the five diverse interpretations of halal meat within Islamic jurisprudence among OIC member countries. Originality/value This paper identifies the role of Islamic jurisprudence (fiqh) in determining the import demand of halal meat in OIC countries, which has not been addressed in empirical literature. It also provides some policy implications to ameliorate the declining trend of intra-OIC trade flows of halal meat.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».