Do Enforcement, Religiosity and Peer Influence Zakah Compliance Behavior?
Notice bibliographique
Résumé
Although Zakah (Islamic tax) is considered to be a cornerstone of Islamic social system and mechanism for eradicating poverty among Muslim communities, the realization of noble socio-economic objectives of Zakah in most Muslim countries have so far remained a mirage. They are unable to bring out the destitute poor from the poverty trap and help the oppressed to be a self-reliant as possible. Low Zakah collection is one of the most crucial reasons behind this phenomenon. Yemen, for instance, is one of the poorest low-income countries in the world. In such a hard situation, Zakah has failed to appropriately fit as a fiscal instrument in fighting the plight of poverty. Therefore, this study aims to examine the determinants of Zakah payers’ decision to comply with Zakah laws. A Survey questionnaire was administered to 500 business owners (Zakah payers) out of which 274 usable questionnaires for further analysis. Based on PLS-SEM outcomes, the study revealed that Islamic religiosity and peer influence are significantly related to business Zakah compliance, while law enforcement had no influence on compliance. The findings are relevant to Zakah authorities in Yemen and Muslim countries to focus their attention on formulation of policies to further boost Zakah collection.
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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 | 0,005 |
| 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 ».