NATIONAL WAQF-BASED FOREST INDEX: TOWARDS ENVIRONMENTAL SUSTAINABILITY AND COMMUNITY EMPOWERMENT THROUGH SHARIA FINANCIAL INNOVATION
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the existing concepts of waqf management and forest management are still separated. It creates an opportunity to develop the concept of waqf-based forest management. This study aims to develop a National Waqf-based Forest Index (NWFI) as a standardized tool to measure the performance of waqf-based forest management practices. This research is a quantitative study that began with preliminary research and was followed by interviews with seven experts using the Analytical Hierarchy Process (AHP). Based on preliminary research, the index comprises five dimensions: institution (with three aspects), process (with three aspects), system (with three aspects), outcome (with twelve aspects), and impact (with three aspects). It is found in the AHP analysis that the institution and process dimension is considered the most important aspect for waqf-based forests, with an importance score of 0.227, followed by the system and impact dimension (0.197), and the outcome dimension (0.152). Based on the consistency rate, all experts' assessments were consistent. Regarding rater agreement, the outcome dimension and several indicators related to the environment and social facilities achieved the highest level of agreement (W ~0.400–0.500), whereas other dimensions and aspects, such as expert opinions, showed significant dispersion. In conclusion, this waqf-based forest index has the potential to strengthen the role of Islamic finance in supporting sustainable projects by providing the basic practical tool for the waqf-based forest nazhir and policy-makers to assess waqf-based forest management and construct future good nazhir governance. Further research and pilot projects are important to evaluate its effectiveness in measuring waqf-based forest management practically.
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 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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».