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Enregistrement W3041885769 · doi:10.5430/ijfr.v11n4p316

Internal Control, Organizational Culture, and Quality of Information Accounting to Prevent Fraud: Case Study From Indonesia's Agriculture Industry

2020· article· en· W3041885769 sur OpenAlexvenueno aff
Puji Rahayu Setyaningsih, Nengzih Nengzih

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityQuality (philosophy)Control (management)Internal controlPopulationDescriptive statisticsBusinessMarketingData collectionDescriptive researchStatistical populationAgricultureAccountingAuditStatisticsManagementMathematicsEconomicsSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research wants to find out how far internal control, organization culture and the quality of accounting information system will help the small-medium enterprises (SMEs) to prevent fraud. by applying the case study approach in achieving its aims and objectives. This study is done by a used case study from SMEs in the agriculture industry in Lampung province, Indonesia. The data were collected through observations and semi-structured interviews with employed and managerial staff. This research applied a mixed method in collecting and analyzing data, which were document analyses and interviews. Applying more than a single method in collecting data enables the researcher to compare and to verify the information accuracy (Brewer and Hunter 2006). This method can increase the credibility and validity of the findings because the final bias will depend on one method which later can be avoided (Yin 2012). This type of research is quantitative descriptive research. The purpose of this descriptive research is to provide a descriptive, systematic, factual and accurate description of the facts, properties, and relationships between the phenomena investigated. All data that will be used in this study is sourced from the results of respondents' answers to the questionnaire given to employees at PT. XYZ as many as 70 respondents with the unit of analysis are part of Business Control, Human Capital, Finance, Marketing, and Operations. The sampling technique that uses saturated sampling, which is a sampling technique where all members of the population will be used as samples. The results of the study show that some weaknesses of the internal controls have been identified as one of the factors of fraud. The results show that Internal Control Organizational Culture and Quality of Information Accounting have a positive significant effect to prevent fraud.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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