Islamic Finance for Sustainable Development: A Mixed-Methods Systematic Review and Bibliometric Analysis of SDG Alignment
Notice bibliographique
Résumé
The intersection of Islamic finance and sustainable development presents a frontier of opportunity in addressing global challenges.This study offers a comprehensive, mixedmethods investigation into the role of Islamic finance in achieving the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs).Employing a novel combination of systematic literature review following PRISMA guidelines, Preferred Systematic Approach for Literature Selection and Ranking (PSALSAR) methodology, and advanced bibliometric analysis, we provide a multilayered examination of this rapidly evolving field.Our systematic review covers 33 high-quality studies and identifies seven key factors contributing to SDG achievement through Islamic finance.The dominant factor, environmental sustainability, appears in 51.52% of the reviewed studies.The PSALSAR ranking reflects a robust distribution of evidence, with 12 studies (36.36%) classified as Tier 1 (Highly Relevant), 15 studies (45.45%) as Tier 2 (Moderately Relevant), and 6 studies (18.18%) as Tier 3 (Somewhat Relevant).Bibliometric analysis of 156 publications reveals significant temporal trends, geographical concentrations, and evolving research networks.Key findings include:(1) a marked increase in research output post-2020, indicating growing recognition of Islamic finance's potential in sustainable development; (2) strong interconnections between Islamic finance principles and environmental, social, and governance (ESG) criteria; (3) geographical concentration of research in Indonesia, South Asia, China and Nigeria, highlighting opportunities for broader global engagement; and (4) emerging focus areas such as green sukuk and financial technology integration.This study contributes to the literature by offering the first comprehensive mixed-methods analysis in this domain, providing a refined understanding of the current research landscape and identifying critical gaps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».