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Enregistrement W3011536966 · doi:10.5430/ijfr.v11n2p128

The Effect of Knowledge, Promotion, and Religiosity on Intention to Use Islamic Banking Services

2020· article· en· W3011536966 sur OpenAlexvenueno aff
Kardoyo Kardoyo, Ahmad Nurkhin, Muhsin Muhsin, Hasan Mukhibad, Fatmala Dewi Aprilia

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityPromotion (chess)IslamSocializationBusinessIslamic bankingPopulationData collectionPsychologyAccountingMarketingPublic relationsSocial psychologyPolitical scienceSociologySocial scienceDemographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to examine the effect of knowledge, promotion, and religiosity on the interest in using Islamic banking services. The purpose of the next research is to examine the effect of knowledge on religiosity. In addition, this study also examines the effect of educational background and age on saving interest in Islamic banks. The population in this study are customers of Bank Syariah Mandiri, Brebes, Central Java, Indonesia. Ninety-nine research samples were obtained. The data collection method used was questionnaires. The data analysis method used was SEM-PLS. The results showed that only promotion proved to have a positive and significant effect on interest in using the services of Islamic banks. Knowledge and religiosity have not been proven to have a significant effect on interest in using services of Islamic banks. Likewise, background and gender do not have a significant effect. The next research result is that there is a positive and significant influence of knowledge on religiosity; there is also a positive and significant influence on the promotion of knowledge. This study recommends the importance of continuing socialization and education from Islamic banking stakeholders in Indonesia to continue introducing Islamic banks to the public.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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