Fraud prevention of village funds in East Java Indonesia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This review aims to sniff out potential fraud in controlling village funds and to find out effective mechanisms for preventing village fund fraud in Indonesia. However, apart from contributing institutions that were small, previous researchers have ignored the problem of fraud shortly threatening sustainability of institutions such as a small rural village in Indonesia. So, this study is intended to find out how a small village level institution can prevent fraud. This analysis uses a self-administered questionnaire and distributes 250 questionnaires to village heads, secretary of village heads, and financial treasurers in village institutions with 179 questionnaires for which data can be processed. To test the theoretical model, multiple regression is used. Outputs from multiple regression reveals that a habit of honesty and integrity have a positive effect and significant, process and control the internal and supervisory functions are good and behavioral religious has a positive effect but are less significant in the fraud preventive mechanism if implemented partially. This finding also provides a strong picture that if the four dimensions of fraud prevention mechanism must be implemented simultaneously to have high effectiveness and vice versa. On the whole, the research paper is advocating some tactics to prevent fraud which is effective to reduce the threat of fraud in the institution at the smallest village level in Indonesia and the countries of the developing others. The lack of studies empirically the impact of habits of honesty, internal control, and monitoring Duty proper religious behavior and attitudes in an effective study of fraud prevention in non-Western environments has answered the need for this research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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