Empirical Analysis of Mcdonald's Fast-Food in Malaysia Based on Halāl Food Regulations in Sūrah Al-Māʾidah
Notice bibliographique
Résumé
This study tends to monitor the phases of fast food chains industry at MacDonald’s in Kuala Lumpur at Malaysia and check its compliance with Sharia restrictions based on ḥalāl food regulations in Sūrah al-Māʾidah. Besides, this study eyes to make sure that the food is edible and safe from any kind of ingredient or component that might harm the consumer’s health or have any negative impact on his religion. The deductive method has been used to conclude the most important sharia restrictions related to the acquisition of ḥalāl food. In addition, a qualitative research method with a case study was used to monitor the operations of the fast food industry in McDonald's in Malaysia. Furthermore, a set of questions has been used for an interview with two senior staff members of McDonald's in order to gain a deep understanding of industry processes ḥalāl food. These questions were developed based on ḥalāl food regulations in Sūrah al-Māʾidah. In this study, eight emergent themes have been discovered while doing analysis which are: Food Hygiene and Safety, Ingredient, Equipment and Environment, Packaging, Processing, Storage and Transportation, Staff and Sharia Advisor. The result of this study proved that Mcdonald's Fast-Food in Kuala Lumpur comply with the halāl food regulations stated in Sūrah al-Māʾidah. This study might benefit the international and domestic food companies with a greater concern on Sharia requirements on food handling from production to marketing and from preparation to serving.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,000 |
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 ».