Disclosure Quality on Governance Issues in Annual Reports of Malaysian PLCs
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the disclosure quality of governance issues in annual reports of Malaysian PLCs. In recent years, the issue of corporate governance (CG) has received more attention than it would ordinarily have as a result of a series of corporate failures. Corporate collapses like Enron Corporation (US), Barings Empire (UK) and in Malaysia cases such as Perwaja and Pan Electric Inc. are all rooted in the lack of a proper governance system. As a result, the Finance Committee on Corporate Governance was established in 1998 to undertake a review of the legal and regulatory infrastructure, specifically to evaluate its effectiveness in promoting sound CG standards in Malaysia. Following this development, a few guidelines on CG have been released, particularly addressing the principles and best practices such as the Malaysian Code of Corporate Governance (the Code), the Capital Market Master Plan, and the Financial Sector Master Plan. The main purpose of these guidelines is to strengthen CG standards and practices in Malaysia by focusing on the role and responsibilities of various CG participants, mainly the management, board of directors, audit committee (AC), external and internal auditors. Secondary data is used in this study. A disclosure index is established following the Bursa Malaysia Governance Model, the Code’s guidelines and Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission (COSO) guidelines. This study also aims to examine factors that possibly affect both the quality and quantity of disclosure. In general, it may be concluded that Malaysian companies have complied with the standards requirements. Only three factors under observation namely leverage, size and type of industry were found to have relationship with the quality of disclosure relates to governance issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».