Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to contribute to the polyphonic debate on the future of interpretive accounting research (IAR) by addressing the issues of cumulative knowledge and embedment of IAR in wider literatures. Design/methodology/approach McCracken's method of inquiry, adapted to incorporate meso‐level considerations, can be used to help resolve these issues. Accounting‐related phenomena can be studied by first identifying the cumulative knowledge contributed by different theoretical perspectives that provides broad skeletal categories to be investigated in the context of an interpretive study. In addition, micro‐ and macro‐level “external” theories are incorporated in a global meso‐level framework to provide a high‐level lens to guide data generation and analysis, fostering the embedment of IAR in wider literatures. Findings Meso‐level research implies thinking organizationally and behaviourally, and thinking about linkage. By extension, it requires reflecting on the characteristics of the context in which the phenomenon occurs and the actors behave, the nature of the task or decision to perform, and possible links between macro‐ and micro‐factors that help identify “external” theories and frameworks that contribute to understanding the phenomenon. Research limitations/implications The contribution of the suggested approach is highlighted in the context of financial accounting research. Reflexive accounts on the choice and use of a meso‐level approach are presented, and the issue of appropriate balance between theoretical and empirical material is addressed. Originality/value Creativity is fostered when cumulative knowledge about a specific phenomenon is embedded in wider meso‐level theoretical perspectives, leading to the discovery of new insights about the topic under study and contributing to the advancement of knowledge.
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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 | 0,229 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,078 |
| Communication savante | 0,033 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».