The Synergy of Islamic Banks and Muslim-Friendly Tourism: Patterns of Halal Industry Development in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Muslim-friendly tourism is one of the most influential halal industries, as its services encompass elements of Islamic banks, halal food, fashion, media, recreation, as well as pharmaceuticals and halal cosmetics.Therefore, this study aims to build synergy and create new patterns of developing Islamic banks and Muslim-friendly tourism through partnership networks and joint work programs in various fields to grow other halal industries in Indonesia.This study used a qualitative approach with the field research method.The research focused on two regions: Central Java and the Special Region of Yogyakarta Provinces in Indonesia.Data collection was carried out through observation, interviews, and various sources, such as journals, books, websites, and others relevant to this research.Respondents were selected through purposive sampling, i.e., the leadership of the Tourism Awareness Community Group (Pokdarwis).The study results revealed that synergy and development patterns between Islamic banks and Muslim-friendly tourism should be carried out simultaneously.Six aspects to consider in building and developing the synergy include establishing partnership cooperation, optimizing the role of Islamic bank stakeholders and Muslim-friendly tourism, improving ACES (access, communication, environmental, and service infrastructure), intensifying education and literacy of the halal industry, innovating and transforming technology, and conducting clusters for the halal industry development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».