Determinants of an Effective Anti-Bribery and Anti-Corruption (ABAC) Culture in Malaysian Public Listed Companies: A Conceptual-Based Framework
Notice bibliographique
Résumé
This paper integrates statutory provisions, regulatory guidance, corporate governance standards, and literatures to ascertain the determinants of an effective anti-bribery and anti-corruption (ABAC) culture within Malaysian Public Listed Companies (PLCs). The introduction of corporate liability via Section 17A of the Malaysian Anti-Corruption Commission (MACC) Act 2009 has catalyzed a shift from compliance-centric activities to a more profound examination of organizational culture. This study classifies the determinants of an effective ABAC culture into “hard” factors (legal, structural, and procedural) and “soft” factors (behavioral, cultural, and leadership). Drawing parallels from seminal management theories, this paper proposes a refined Dual-Factor ABAC Culture Model, which posits that while “hard” factors function as essential safeguards to prevent misconduct, “soft” factors are the primary drivers that cultivate a sustainable culture of integrity. The analysis culminates in a conceptual framework that integrates these cultural enablers with institutional safeguards, offering a governance-ready diagnostic instrument for PLCs, regulators, and practitioners aiming to embed integrity as a strategic asset.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».