Performance Appraisal Model for Pension Fund: Before and After the Application of Good Pension Fund Governance in the Perspective of Political Economy of Accounting
Notice bibliographique
Résumé
This research has long-term objective to reconstruct performance appraisal model for pension fund by taking into account the fairness of distribution of power and wealth of related parties, namely the employers, pension fund trustees, and pension fund participants. The specific objective of this research was to elaborate the factors namely fairness of power and wealth distribution of related parties, namely the employers, pension fund trustees, and pension fund participants before and after the implementation of Good Pension Fund Governance (GPFG). This is a descriptive qualitative research by nature using the theory of critical paradigm of Political Economy of Accounting (PEA). Data collection technique in this study was carried out directly and indirectly on the Pension Fund of Merdeka University Malang, Central Association of Pension Fund Indonesia (ADPI), KOMDA VI East Java and surroundings, as well as the Financial Services Authority (OJK). Sources of data for this research were obtained from informants through observation and interviews in the form of both financial data and also non-financial. Results of this study are to formulate performance appraisal model for pension fund before GPFG where the fairness of power and wealth distribution of the employers, pension fund trustees and pension fund participants, including general management, administration of financial and participation as well as accounting and investments, while the formulation of the evaluation model of pension funds performance after GPFG where fairness of power and wealth distribution of the employers, pension fund trustees and pension fund participants including sixteen guidelines for the application of GPFG.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».