Factors Affecting the Likelihood of Fraudulent in Procurement Process: the Case of Royal Malaysian Air Force
Notice bibliographique
Résumé
Procurement encompasses activities and processes of purchasing good products and services in the public or private sector. It has been reported that 60% of fraud and economic crime perpetrators in the public sector were from government officials. Procurement fraud has increased in the public sector since 2012. This study aims to investigate the practice and likelihood of fraud in the Royal Malaysian Air Force (RMAF) procurement process and to recommend the course to improve the effectiveness of implementing the e-procurement system. This study employed a quantitative method to achieve the objectives of the research. This study adopted a questionnaire from previous research instruments used in many studies related to fraud intention as the primary data collection method. The questionnaire was distributed to the selected officers and other ranks within RMAF. The respondents were among all officers and employees involved directly in the procurement process. Using quantitative research for the data collection method allowed the researcher to evaluate and understand this data through statistical analysis. This study's findings revealed that work commitment, capability, and opportunity had a significant association with the likelihood of fraud in the RMAF e-procurement system when Pearson's correlation was used. Results from regression analysis addressed that capability and opportunity significantly influence the possibility of fraud.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».