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Enregistrement W3127404571 · doi:10.1108/ijoes-12-2019-0191

Learning and teaching of Islamic economics: conventional approach or Tawhidi methodology

2021· article· en· W3127404571 sur OpenAlexaff
Toseef Azid, Zafar Kayani, Osamah Hussien Rawashdeh, Nasim Shah Shirazi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ethics and Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamic economicsMainstream economicsOriginalityMainstreamIslamPositive economicsValue (mathematics)Economic methodologyHeterodox economicsEconomics educationApplied economicsEconomicsSocial scienceSociologyManagement sciencePolitical scienceHigher educationEconomic growthLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to discuss the methodology of mainstream Islamic economics and also gives an alternative approach which is yet not very much taught in the different academic institutions, i.e. Tawhidi methodology. From the curriculum of the different academic institutions and also from the literature, it is observed that mainstream Islamic economics is the imitation of the conventional economics and mainly neoclassical economics. Maqasid-i-Shari’ah is not matching with the Tawhidi one. Design/methodology/approach It is based on the self-observations of the authors where they taught during their academic career. Findings This study found that the mainstream Islamic economics could not be able to solve the local and global issues because it is the replica of the conventional economics only there are some injunctions of Shari’ah. Research limitations/implications This study gives the guideline to the student of Islamic economics that how they will be able to understand the methodology of Islamic economics and finance. Practical implications It provides the guidance to the academicians and policymakers, especially those belonging to the Muslim countries. Social implications It also provides the glimpses to the social scientist about the solutions of the social and economic issues at the local and global levels. Originality/value It is an original effort.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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