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Enregistrement W4411038542 · doi:10.53840/ijiefer152

LEGAL FRAMEWORK FOR NON-PROFIT ORGANISATIONS IN MALAYSIA AND THE NEED FOR A STANDARD REGULATORY & COMPLIANCE FRAMEWORK IN CHARITY GOVERNANCE

2024· article· en· W4411038542 sur OpenAlexaff
Nurul Atiqah Anuar, Nuramalina Samar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Islamic Economics and Finance Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensCentre for International Governance Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompliance (psychology)Corporate governanceBusinessProfit (economics)AccountingFinanceEconomicsMicroeconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-Profit Organisations (NPO), also known as Non-Governmental Organisations or Charitable Organisations in Malaysia are governed by multiple laws and regulatory bodies, each with distinct compliance requirements. This study examines the available legal frameworks for NPOs in Malaysia and its compliance requirements, conducted through doctrinal and non-doctrinal analysis of the current legal framework and incorporating survey with key stakeholders to explore governance challenges. The existence of multiple laws creates confusion amongst the public regarding standard terms like "Foundations" as each type of NPO has unique registration and compliance criteria. While these multiple legal spheres offer flexibility in choosing suitable model for registration, they also highlight the need for standardisation and uniformity to enhance governance practices. With the current demand for the third sector and Social Finance, this study underscores the urgency of streamlining regulatory frameworks to foster better charity governance practices, drawing insights from well-presented Islamic Economic models throughout history.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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