Risk Management Practices by South African Universities: An Annual Report Disclosure Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper assesses risk management practices at South African universities by analyzing the extent of risk management disclosure recommended by King IV and the level of risk governance maturity. This study was motivated by #Feesmustfall disruptions, which pointed to the lack of effective risk management, preparedness for volatility and increased scrutiny by stakeholders. A qualitative content analysis using a risk disclosure checklist was conducted on 18 annual reports and analyzed using an exploratory research design. The results revealed that over 80% of the sampled South African universities have disclosed most of their risk management practices, showing an improved disclosure due to King IV’s “apply and explain” philosophy as introduced in 2016. However, there were areas of improvement identified, such as: defining and approval of risk appetites and tolerance; development and implementation of business continuity plans; confirming the unpreparedness for volatility; annual revision of policies; and integration of risk management into the culture and daily activities of the university. This paper builds upon previous studies that highlighted a lack of detailed disclosures in South African organizations’ annual reports. This study also provides interesting insights into the impact of social events on organizational practices and supports the notion that legislative accounting practices should echo stakeholders and societal expectations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».