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Enregistrement W3133248066 · doi:10.5267/j.ac.2021.2.004

The effect of COVID-19 in European union on the performance of Indonesian publicly listed palm oil companies

2021· article· en· W3133248066 sur OpenAlexvenueno aff
Hansen Tandra, Arif Imam Suroso, Mukhamad Najib, Yusman Syaukat

Notice bibliographique

RevueAccounting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Palm Production and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionCertificationBusinessPalm oilIndonesianStock exchangePanel dataStock (firearms)SustainabilityAgricultural economicsInternational tradeFinanceEconomicsAgricultural scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the leading industries that affect economic growth in Indonesia is the palm oil industry. The role of this industry depends on the level of exports from European Union countries. Based on the COVID-19 pandemic situation, international trade activities are hampered and could affect industry performance from a stock perspective. Therefore, this study aims to explore the impact of the COVID-19 cases that occurred in the European Union and related macroeconomic variables on the stock performance of the oil palm industry in Indonesia. This research also examines the impact of COVID-19 on certified sustainable companies and companies that are not certified. Panel regression was applied in this study with Eviews 11 Software.This research's observations are 13 palm oil companies in Indonesia which are listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) from March 2, 2020, to August 31, 2020. This study's results reveal that the world CPO prices and market capitalization affect the activities shares of palm oil companies in Indonesia.Meanwhile, from the grouping of certifications within companies, the impact of COVID-19 in the European Union was more substantial on companies that were certified as sustainable. Based on these results, The COVID-19 case in the European Union must be a concern for palm oil companies in Indonesia.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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