Sharia Screening Methodology: Does Its Non-Unification Affect Its Implementation?
Notice bibliographique
Résumé
This paper attempts to empirically assess the possibility of applying Sharia screening criteria in the Sudanese corporate sector and investigate the possibility of extending the external Auditors’ role to include reporting on Sharia compliance of corporate activities. The hypotheses of the study revolved around identifying whether the Sudanese stakeholders accept the application of the Screening Criteria as part of the compliance methodologies to cater for companies with mixed activities, whether the Sudanese stakeholders consider available Screening Criteria as effective and robust in the control of Sharia impermissible economic activities, and whether expanding the responsibilities of external auditors to include Sharia screening compliance will increase the creditability of financial information and hence attracting more investors. The paper employs a cross-sectional survey research design and depends mainly on primary data, which is collected through a structured questionnaire. To examine the accuracy of the data and conduct the analysis a number of statistical methods including the Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), Bartlett’s Test of Sphericity, Exploratory Factor Analysis (EFA) Confirmatory Factor Analysis (CFA), and Structural Estimation Modeling (SEM) are employed. The analysis supports the hypotheses set by the study and reveals the readiness of Sudanese stakeholders to accept applying the Sharia screening Criteria and their belief in the notion that the present screening criteria are effective in controlling Sharia impermissible economic activities and the ability of external auditors to identify and report on their customers’ compliance with screening criteria.
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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 | 0,121 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».