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Enregistrement W2123476999 · doi:10.5539/ass.v9n11p213

The Moderating Effect of Religiosity in the Relationship between Money Ethics and Tax Evasion

2013· article· en· W2123476999 sur OpenAlexvenueno aff
Teck Chai Lau, Kum-Lung Choe, Luen-Peng Tan

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityTax evasionModerationSocial psychologyPsychologyEvasion (ethics)Perspective (graphical)EconomicsPublic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past studies on the ethics of tax evasion seems to focus on comparing tax evasion from various demographic, religious or perspective from different countries. Extensive search through the literature revealed that there were no studies on the effect of money ethics toward tax evasion and also the moderating effect of religiosity on this relationship. Hence, the current research is exploratory in nature and is an attempt to expand the empirical base of research findings on the area of tax evasion from a different viewpoint. The objective of the study therefore is to examine the relationship between money ethics and tax evasion as well as investigating the moderating effect of religiosity (intrinsic and extrinsic) on this relationship. The results of the hierarchical regression analyses showed that money ethics was positively related to tax evasion. Additionally, intrinsic religiosity was also found to moderate the relationship between money ethics and tax evasion. However, the result indicated that extrinsic religiosity was not a moderator in this relationship.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations54
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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