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Enregistrement W3117164301 · doi:10.5430/ijfr.v12n1p192

Analysis of Zakat Accounting and the Role of the Internal Control System based on Financial Accounting Standards Guidelines (PSAK 109) Zakat Agency in Indonesia

2020· article· en· W3117164301 sur OpenAlexvenueno aff
Hari Setiyawati

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirecció General de Recerca, Generalitat de CatalunyaUniversitas Mercu Buana
Mots-clésAccountingBusinessAccountabilityFinancial accountingAgency (philosophy)Control (management)Accounting information systemFinancePolitical scienceEconomicsManagementSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was carried out because of the phenomenon of the large potential of zakat in Indonesia and the large number of zakat funds that were corrupted due to unaccountable financial reporting. Many payers of zakat (muzakki) still do not believe in National Zakat Agency (BAZNAS), so zakat payments are often not made through the official of BAZNAS. This research was carried out through a survey which was designed to examine the accountability of financial reporting at the amil zakat and amil zakat institutions in Jakarta and Banten, related to internal control competencies and financial reporting accountability. The expected results of this study are an increase in the accountability of financial reporting by conducting sharia accounting training for staff in amil zakat and amil zakat institutions in Jakarta and Banten. The goal of this study is to contribute scientifically to the science of sharia accounting, specifically accounting for zakat, and to assist accounting departments in preparing financial statements. The results of this study state that compliance with the application of zakat accounting with Financial Accounting Standards Guidelines (PSAK 109) had no significant effect on financial reporting accountability, while the role of the internal control system had a significant positive effect on financial reporting accountability.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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