Assessment of the Competitiveness of Islamic Fintech Implementation: A Composite Indicator for Cross-Country Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Islamic fintech is growing fast, especially in the Organisation of Islamic Cooperation (OOIC) member countries. In recent years, it has become one of the driving forces for the Islamic financial industry. Though the pandemic negatively affected global financial business, including conventional and Islamic segments, Islamic fintech has continued its steady development. i-Fintech increases access to Islamic financial services and financial inclusion in general to provide ESG-rich investment opportunities. The rise of Islamic fintech can help countries become financial hubs and promote sustainable development goals. This paper is aimed at designing an original composite indicator of the competitiveness of Islamic fintech adoption in order to perform a comprehensive assessment of the competitive advantages that are being used across various countries. The research methodology includes data for 65 countries where Islamic fintech companies are represented. We analysed 31 variables describing the development of Islamic financial technologies in each country and combined them into five categories included in the composite indicator. Key factors that determine the development of Islamic financial technologies in different countries around the globe are singled out. The economies with the highest scores are analysed to define their strengths and weaknesses. The practices of the leading countries that address identified vulnerabilities are described.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».