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Enregistrement W4390989011 · doi:10.5267/j.ijdns.2023.12.006

The role of good corporate governance and transformative big data analysis in improving company financial performance

2024· article· en· W4390989011 sur OpenAlexvenueno aff
Engkus Engkus, Budiman Budiman, Fadjar Trisakti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueImpact of AI and Big Data on Business and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingBusinessStructural equation modelingCorporate governanceAccountabilityLikert scaleStock exchangeBig dataFinanceData collectionTransformative learningComputer sciencePsychologyData miningPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The financial performance of a company reflects its ability to run and manage its operations while strictly adhering to prudent financial administration principles. Good financial performance often mirrors the implementation of Good Corporate Governance (GCG) principles in a company. The application of GCG provides a solid foundation for a company to conduct its operations transparently, ethically, and accountability. The objective of this research is to analyze the implementation of GCG and the capabilities of big data analysis on financial performance, as well as to examine the mediating role of big data analysis in the relationship between GCG and financial performance. The research method employed is quantitative, and data were obtained through a survey questionnaire distributed using a Likert Scale of 1-5. Random sampling was employed to select 258 samples from manufacturing companies that are State-Owned Enterprises (SOE/BUMN) listed on the Indonesia Stock Exchange (ISE/BEI). Data collection took place from March 2023 to May 2023. Respondents included staff and managers from these BUMN companies. The collected data were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) with SmartPLS software. The research findings indicate that GCG has a positive and significant influence on big data analysis, providing a foundation for digital transformation. Furthermore, GCG also contributes positively and significantly to the financial performance of the company. Big data analysis has proven to have a positive impact on financial performance, indicating the role of technology in optimizing financial results. Another interesting finding is that big data analysis mediates the relationship between GCG and financial performance, highlighting the crucial role of technology in connecting good corporate governance practices with optimal financial outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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