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Enregistrement W3039876228 · doi:10.5430/ijfr.v11n3p162

A Social Entrepreneurship Case Study of the “Pertubuhan Kebajikan Anak Yatim Islam Segamat” Orphanage in Malaysia

2020· article· en· W3039876228 sur OpenAlexvenueno aff
Saunah Zainon, Rina Fadhilah Ismail, Soo Kum Yoke, Haryati Ahmad, Nurulzulaiha Suhadak

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipIslamSociologyState (computer science)Social entrepreneurshipEconomic growthDemographic economicsPolitical scienceEconomicsGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most orphanages in Malaysia are run by means of charitable donations. However, the donations and contributions collected are usually not regular or one-off. This has led to orphanages being in a run-down state and ill-equipped. The care given to orphans is important as part and parcel of their human rights to be treated and given a fair chance of living with the rest of the human race. As such, this paper aims to investigate the role of social entrepreneurship in providing care for orphans. Particularly, the paper will focus on an orphanage – “Pertubuhan Kebajikan Anak Yatim Islam Segamat” (PKAYIS) which is located in the state of Johor. PKAYIS has provided shelter for 68 orphans and through charitable donations has been running successfully since 1983. The orphanage has been able to successfully bring up orphans who have succeeded academically and found successful careers in life. Based on the theoretical framework on social entrepreneurship and orphans, observation methods and interviews were carried out to supply relevant information and data for the study. This paper will provide some insights on how social entrepreneurship affects the society and would be beneficial for policy makers interested in adopting social entrepreneurship as a mean of care for orphans.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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