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Enregistrement W1942129305 · doi:10.3968/j.css.1923669720100603.022

Perception of Civil Servants on the Knowledge of Integrity and Corruction Level in Three State Agencies in Terengganu, Malaysia

2010· article· en· W1942129305 sur OpenAlexvenueno aff
Iskandar Hasan Tan Abdullah, Asri Salleh, Rusnah Ismail, Nazlin Emieza Ngah

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCivil servantsLanguage changeCivil servantPerceptionCivil servicePolitical sciencePublic sectorComprehensionNonprobability samplingPublic administrationPublic servicePublic relationsManagementPsychologySociologyLawEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malaysia in its effort to become a fully developed nation by 2020 has undertaken a monumental task in instilling noble values into its society including its civil sector. The objective of this research was to examine the level of awareness, knowledge and understanding of integrity among selected civil servants of three State agencies in Terenganu, Malaysia, which basically served as the scope of the research. The respondents were selected based on a purposive sampling technique. The research used a quantitative approach where self-administered structured questions were distributed. Descriptive and inference analysis were carried out to meet the research objectives outlined. The research findings indicated that there were civil servants groups who were unclear and uncertain about the meaning of integrity in public sector. Those with shorter length of services were found to be less knowledgeable on the respective rule and procedure which led to them being unsure about integrity. The civil servants also believed that corruption level in Malaysia was still high. The research contended that length of service was inversely related to the perception on the knowledge of integrity, corruption and quality of service delivery.Keywords: Integrity; Civil Servants; Perception; Corruption; Public Sector; Public Service Resume: Dans l'effort de devenir une nation pleinement developpee d'ici a 2020, la Malaisie a entrepris une tâche monumentale pour inculquer des valeurs nobles dans la societe, y compris dans le secteur civil. L'objectif de cette recherche etait d'examiner le niveau de sensibilisation, de connaissances et de comprehension de l'integrite des fonctionnaires selectionnes des trois organismes d'Etat a Terenganu en Malaisie, qui a essentiellement servi a la portee de la recherche. Les repondants ont ete selectionnes sur la base d'une technique d'echantillonnage raisonnee. La recherche a utilise une approche quantitative ou des questions auto-administrees et structurees ont ete distribuees. Des analyses descriptives et inferees ont ete realisees pour repondre aux objectifs enonces de recherche. Les resultats de la recherche a indique qu'il y avait des groupes de fonctionnaires civils qui n'etaient pas claires sur le sens de l'integrite dans le secteur public. Ceux avec une plus courte duree de services ont ete trouves d'etre moins bien informes sur la regle respective et la procedure, ce qui les a donne un doute sur l'integrite. Les fonctionnaires ont egalement estime que le niveau de corruption en Malaisie etait toujours eleve. La recherche a fait valoir que la duree de service etait liee inversement a la perception de la connaissance de l'integrite, de la corruption et de la qualite de prestation des services.Mots-cles: integrite; fonctionnaires; perception; corruption; secteur prive; service public

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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