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Enregistrement W3217254741 · doi:10.31289/jkbm.v8i1.4996

The Role of Zakat in North Sumatra Province in Allevating the Poor

2021· article· en· W3217254741 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Lukman Syafii, Weni Hawariyuni, Arif Rahman, Sukam Hayati Hakim

Notice bibliographique

RevueJKBM (JURNAL KONSEP BISNIS DAN MANAJEMEN) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Finance and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicSocioeconomicsQuarter (Canadian coin)Distribution (mathematics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyBusinessEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zakat distribution by BAZNAS is divided into utilization and distribution. The use of zakat for productive business is carried out when the basic needs of mustahik have been met. The Covid-19 pandemic caused the North Sumatra economy to experience growth of -2.37 percent in the 2nd quarter and -2.60 percent in the 3rd quarter. The sizeable economic inequality in North Sumatra is a challenge for BAZNAS in reducing the income gap between communities. The business income of productive zakat recipients before and after the pandemic is indicated to have differences. Asnaf in Medan City is quite representative portraits to see whether there are differences in income or otherwise. This study uses descriptive analysis and the Wilcoxon test model to examine the impact of productive assistance provided by BAZNAS on micro and small businesses. Researchers used net income before and after receiving productive assistance from North Sumatra BAZNAS. It is revealed stated that the provision of Zakat to asnaf could increase the income of asnaf, however during pandemic, the giving of zakat is decreasing as well as the income of asnaf also decreasing in North Sumatra Province

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,708

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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