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Enregistrement W3203669322 · doi:10.22495/rgcv11i3p2

Islamic financial institutions: Performance comparison with Canadian banks

2021· article· en· W3203669322 sur OpenAlexaffabout
Raef Gouiaa, Pierre-Richard Tidiani Gaspard

Notice bibliographique

RevueRisk Governance and Control Financial Markets & Institutions · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensGovernment of CanadaUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamData envelopment analysisGovernment (linguistics)BusinessIslamic financeIslamic bankingFinancial systemFinanceAccountingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian financial market is considered to be very conservative and has been using the same practices for a long time. The economies of some countries such as England have adopted a strategy of including Islamic finance in their market and this has produced very satisfactory results. Considering that Islamic finance has been growing in recent years, this type of practice could be relevant to the Canadian market. The objective of this article is to analyze whether the performance of Islamic financial institutions is comparable to traditional banks. A comparison of the efficiency of conventional and Islamic banks will be important to determine because they do not operate in the same way and their primary source of income is different. The results revealed that Islamic banks tended to perform better than conventional banks. Performance ratios were in most cases higher for Islamic banks. This observation was confirmed with the use of the data envelopment analysis (DEA) model, which measures efficiency and effectiveness at the bank level. The results show that although some Islamic banks had significantly fewer assets than conventional banks, they were still able to use resources more efficiently. This confirmed that Islamic finance is an option for Canada and that with government support it will be possible to have a stronger economy overall.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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