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Enregistrement W4406184257 · doi:10.47076/jkpis.v7i2.316

A Review of Central Bank Digital Currency Application in Indonesia

2024· review· en· W4406184257 sur OpenAlexaff
Ihda Arifin Faiz, Fauziah Md. Taib, Jamal Harwood, Dwi Condro Triono

Notice bibliographique

RevueJurnal Kajian Peradaban Islam · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensChartered Professional Accountants of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrencyCentral bankDigital currencyFinancial systemBusinessEconomicsMonetary economicsMonetary policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study explores the prospects and possibilities of the application of a Central Bank Digital Currency (CBDC) in Indonesia, which is widely discussed by Bank Indonesia (BI), using a critical approach from an Islamic perspective. As digital payments and technology disruptions radically change people’s behaviour and the way they conduct transactions, the issue is critical to the existing literature and promoting policy. Using a descriptive-qualitative method, the study identifies the existing literature and the implementation challenges in the Indonesian context, further enhanced by incorporating Islamic viewpoints as a core value. The study revealed that cash-like money still dominates the existing currency distribution, and the socio-economy, including the infrastructure in daily transactions, still relies on the traditional monetary system. The implementation of CBDC in the short term remains risky. From an Islamic perspective on the monetary system, Indonesia does not adopt gold and silver standards as underlying assets for currency issuances. It deviates from the Sharia rules and is a core issue for the monetary system.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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