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Enregistrement W2969387834 · doi:10.5430/ijfr.v10n6p108

Discourses of Sustainable Finance Implementation in Islamic Bank (Cases Studies in Bank Mandiri Syariah 2018)

2019· article· en· W2969387834 sur OpenAlexvenueno aff
Lucky Nugroho, Ahmad Badawi, Nurul Hidayah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessShariaIslamFinanceAccountingFinancial servicesCommit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The execution of sustainable finance (SF) in Islamic Bank (Sharia Bank) should be fused with financial products and services due to the compatibility of SF programs with Sharia rules. This article points to define the progress of SF implementation in the Bank Mandiri Syariah before the mandatory to implement regulation from financial Services Authority No. 1/POJK. 3/2017. The method used is qualitative and confined with the following research question (1) What is the precedence of the Government in implementing sustainable finance by regulation No. 51/POJK. 03/2017? (2) How is the progress of sustainable financial implementation on sharia banks during the period 2017 to 2018?. According to the results of the study through secondary data from financial statements, annual reports, and the company's internal data. The Bank Mandiri Syariah has implemented SF during 2018 with the well-presented portion of SF financing ratio from total financing amounting to 29.56%. Beside of that Bank Mandiri Syariah also already established the sustainable finance plan for five years (2019-2014). Nevertheless, to increase the community trust in Sharia banks regarding the suitable implement of SF in the future. The Islamic Bank need to ensure the commit from all stakeholders to make sharia products and services that implant in the SF program.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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