Pentagon fraud model and financial statement fraud: The moderating role of Islamic corporate governance
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to investigate the impact of Pentagon Fraud Model in five key factors, namely Pressure, Opportunity, Rationalization, Capability, and Action, on the risk of Financial Statement Fraud (FSF). Additionally, it explores the moderating role of Islamic Corporate Governance (ICG) in the relationship between these factors and FSF. The research employed a quantitative approach, utilizing survey data from a sample of 270 respondents. The findings support the hypotheses that all five factors significantly influence FSF, with Pressure exerting the highest impact. Furthermore, ICG is found to moderate the relationships between these factors and FSF, underscoring its role in reducing financial fraud risk. Practically, this study offers essential guidance for organizations in managing FSF risks more effectively. Integrating ethical and governance principles, as moderated by ICG, can help strengthen internal controls, ethics training, and a culture of integrity. Policymakers should consider these findings for enhancing regulatory frameworks, and educational institutions can integrate these results into their curriculum. The study's contribution lies in shedding light on the significance of ICG as a risk-mitigating factor in the context of FSF. The findings provide valuable insights for academics, practitioners, and policymakers. They enhance the understanding of FSF and its mitigating measures and offer a foundation for further research in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».