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Enregistrement W4380520888 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.34

The Assistance Model of the Baitul Mal in Promoting The Community of Home Industry

2022· article· en· W4380520888 sur OpenAlexvenueno aff
Sabirin, Masriza, Muslim Zainuddin, Teuku Zulyadi, Nurul Husna, Syazwani Drani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Finance and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessManagementOperations managementEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Baitul Mal as an institution for collecting and distributing zakat, infaq, and shadakah among Muslims, has not yet developed community economic programs, especially home industries. Although the community economic development program has been implemented, the assistance model provided so far has not been able to provide increased income for the community. This article responds to the view that Baitul Mal in carrying out its programs is only consumptive in nature and has not been able to develop productive programs related to the community's economy by providing venture capital for home industry players. This qualitative research in finding a model of Baitul Mal assistance was done through observation, interviews, and documentation. The data obtained is used to strengthen the research objectives in supporting the assistance model for the assistance of Baitul Mal Aceh. This study found that the Baitul Mal Aceh program was more dominant in the field of consumptive zakat, while the assistance model of Baitul Mal assistance in the form of productive zakat had not been able to provide maximum results for the economic development of the community, especially in the home industry sector. So in the future, there needs to be an improvement, as an initial solution in introducing the Baitul Mal Aceh assistance model to the community.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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