Factors Influencing the Low Demand for Salam Financing Contracts in Indonesia – Concept Paper
Notice bibliographique
Résumé
Salam financing is significant in the agricultural sector, especially for seasonal food crops. It has many benefits for the community, particularly for poor farmers, and it is appropriate in the agriculture sector. This paper aims to discuss the factors influencing the low demand for Salam financing contracts that are impactful to either buyer, the bank, or the seller, the farmer. This study adopts a qualitative approach, which includes reviews and analysis of secondary data in relevant literature and documents relating to Salam financing contracts in the Indonesian banking industry. The significant findings of this study are the identification of human resources in Islamic banks that should be improved in terms of their knowledge of Islamic banking products. It is crucial also to know how to innovate for a sustainable and implementable product. In order to address the challenges in Salam financing, it is proposed to reduce internal and external issues with Salam financing. This study adds new knowledge to the existing literature by optimizing the Salam contract in Islamic banking to overcome capital problems in the farming sector and collaborating with agricultural insurance to cover capital costs that farmers cannot pay when crop failure occurs. This study will recommend the methods to overcome the problems stated faced by Islamic banking, including using fintech to counter the issues.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».