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Enregistrement W3117933090 · doi:10.5430/jms.v11n4p47

Quo Vadis, Islamic Banking? Literature Study on Islamic Commercial Banks and Sharia Business Units in Indonesia

2020· article· en· W3117933090 sur OpenAlexvenueno aff
Tita Djuitaningsih

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Strategy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Finance and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamShariaIslamic bankingBusinessFinanceDominance (genetics)Profit (economics)PortfolioGovernment (linguistics)Status quoPosition (finance)Quality (philosophy)Financial systemEconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to describe the condition of the financing portfolio in Islamic banking that is not following its characteristics, namely profit sharing; identify the cause and contribute to the solution of the problem. The dominance of murabahah financing is shown in proportion to the position on January 31, 2017, which reached 60% of total financing. The macro impact of the domination of murabahah transactions is that the monetary sector moves faster than the real sector which can ultimately lead to an economic crisis. Micro-impact, murabahah financing tends to encourage individual society to be consumptive because the purpose of this financing is more for consumptive matters, while profit-based financing will encourage individuals to be productive because profit-based financing is definitely intended to finance productive things. Broadly speaking, the problem needs to be addressed through two things. The first solution comes from the Government in the form of the availability of supporting institutions and regulations that are conducive to increasing the portfolio of profit-based financing. The second solution is sourced from Islamic banking itself in the form of an increase in the quantity and quality of Islamic human resources in the form of massive but highly selective recruitment and providing training to increase understanding of the concept of Islamic sharia and sharia banking practices in a professional manner.

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)0,000
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 enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2020
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