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Enregistrement W2949284975 · doi:10.5430/ijfr.v10n5p208

Goods and Services Tax and Sales and Services Tax in Malaysia: A Review of Literature

2019· review· en· W2949284975 sur OpenAlexvenueno aff
Morni Hayati Jaafar Sidik, Nur Jannah Muhaidin, Masniza Supar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Kuala LumpurUniversity of Kuala Lumpur
Mots-clésGoods and servicesRevenueGovernment (linguistics)Tax revenueGovernment revenueBusinessNewspaperPerspective (graphical)Public economicsAccountingEconomicsAdvertisingEconomyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Tax is the main source of revenue for the Malaysian government. Thus, to increase the government revenue, Goods Services Tax (GST) was implemented in Malaysia starting from April 2015 to replace the Sales and Services Tax (SST). However, starting from September 2018, the GST has been replaced back by the SST.Methodology: The study will review the prior literature on the tax reforms. It will analyse data from scholarly journals, newspapers, review articles and other related documents. The focus will be on the implementation of GST and new SST in Malaysia from different stakeholders’ perspective.Results: The results indicate that SST is much better to match with the Malaysian environment. This is because SST is tax friendly for both the business entities and the people of Malaysia.Conclusion and Recommendations: The findings would contribute to the literature and explains whether the move made by the Malaysian government to revert to SST is justifiable.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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