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Enregistrement W3085527417 · doi:10.14738/abr.88.8922

MOODY'S RATING FOR PALM OIL PLANTATION COMPANIES IN MERAUKE, PAPUA

2020· article· en· W3085527417 sur OpenAlexaboutno aff
Eko Tama Putra Saratian, Harefan Arief, Yanto Ramli, Mochamad Soelton

Notice bibliographique

RevueArchives of Business Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Analysis and Corporate Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvestment (military)CommodityPalm oilAgricultureBusinessAgricultural economicsQuarter (Canadian coin)Product (mathematics)Government (linguistics)EconomicsEconomyAgricultural scienceGeographyFinancePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Papua is one of the regions that currently receives a lot of investment in plantations and palm oil commodity processing, which previously only focused on Sumatra and Kalimantan. One of the reasons for investment in agribusiness to attract investors and the government is the contribution of the agricultural sector to Gross Domestic Product (GDP), which is around 13.96% in the third quarter of 2017, so that the agricultural sector is one of the second largest contributors to GDP after the manufacturing industry. The agricultural sector is dominated by the plantation sub-sector, where the largest plantation production in Indonesia is palm oil, and Indonesia is the world's largest exporter of palm oil. The objectives of this research are to find out whether investment in oil palm plantation and processing in Papua falls into the "investment" category in Moody's rating and to find out how to make investment in plantations and oil palm processing in Papua fall into the "investment grade" and / or category. can increase the rating through Moody's. This study uses a quantitative research approach. Participants in this study used a purposive sampling technique, where the data collected was obtained from primary data and secondary data. Analysis of the data used in this study is Moody's rating analysis. Data processing is carried out by conducting a spreading assessment of the company's financial statements for the last 3 years to obtain values for historical ratio assessment variables and balance sheet factors, as well as by conducting an assessment of industry / market, company and management variables. After all the input and analysis is carried out, the output is obtained in the form of an investment feasibility rating "B2" with the risk category "Medium Risk". Thus, the company is classified as "investment grade" or feasible for investment, but the B2 score is included in the lowest investment grade category, so improvements are needed so that grading increases and attracts investors. For future researchers, it is advisable to conduct research on a wider sample coverage and emphasize corporate actions that must be carried out.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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