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Enregistrement W3151481536 · doi:10.5267/j.msl.2021.3.006

Fraud prevention of village funds in East Java Indonesia

2021· article· en· W3151481536 sur OpenAlexvenueno aff
Abdul Hamid, Mohammad Nasih

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonestyBusinessControl (management)DutyInstitutionSeparation of dutiesFinancial institutionFinancial fraudAccountingPsychologyFinanceEconomicsPolitical scienceLawComputer securitySocial psychologyComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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