Development of Social Cost and Benefit Analysis (SCBA) in the Maqāṣid Shariah Framework: Narratives on the Use of Drones for Takaful Operators
Notice bibliographique
Résumé
Takaful operators are part of the Islamic financial institutions that are expected to achieve the commercial and social objectives by their stakeholders particularly the takaful participants (policyholders). First, this study aims to postulate a new framework to measure cost effectiveness by including the social and economic benefits of drone-assisted technology in the context of maqāṣid Shariah. Second, the study intends to investigate how the takaful industry can benefit from the drone-assisted technology, particularly in terms of cost reduction. This paper presents an early finding that forms part of a bigger research project which is focusing on the use of drone for disaster victim identification (DVI). This study employs thematic analysis of qualitative research method by engaging key informants who are Shariah expert, drone practitioner and accounting expert. In the context of emerging economies like Malaysia, the adoption of drone is sporadic when some industries such as military and agriculture are quite experienced with it; but for the takaful sector is almost none. This study provides preliminary findings that suggests there is potential of cost effectiveness for drone usage from the perspectives of SCBA in the maqāṣid Shariah framework. The main contributions from this paper are: (1) the new SCBA framework derived from the maqāṣid Shariah perspective and, (2) the application of this framework in examining the cost effectiveness on the use of drones by the takaful operators especially during disaster.
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 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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».