Comparative Analysis of Waqf Generosity Index (WGI) in Generation Y and Z
Notice bibliographique
Résumé
As the Islamic endowment (Waqf) has been practiced throughout the world, it is a challenge to measure the level of the generosity index on its practice. In fact, the awareness in performing Waqf among Muslims especially in the Generations Y and Z are important since it is valuable to the Muslims and concurrently can help those needy people. The study objective is to develop the generosity index among the two generations’ classifications. The variables that have been selected in this study namely trust, altruism, personal characteristics, self-image, religious value, psychological benefits, social norms, personal satisfaction and commitment. Total of 450 questionnaires managed to be collected from Generations Y and Z respondents in Klang Valley area. Rasch Measurement Model was employed to analyze the data. The construct was found reliable with Cronbach Coefficient Alpha of 0.94. The statistical indicators such Point Measure Correlation (PtMea Corr) and Person Item Distribution Map (PIDM) revealed that all the two generations have different results for their generosity index. This can be relating where each generation having their own behavior traits in attitudes and intentions. The implication of this paper provides evidence of the usefulness of Rasch Measurement Model in identifying the Generations Y and Z generosity index on Waqf or named as Waqf Generosity Index (WGI).
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».