The Social Structure of Communication in Major Accounting Research Journals
Notice bibliographique
Résumé
We examine the structure of communications in accounting research by analyzing patterns of citations among authors who have published in five major journals between 1984 and 2008. Understanding communication structures is important because they shape academic knowledge creation, which prominent scholars have claimed has become narrowly focused and self-perpetuating in accounting due to a specific type of communication structure - 'tribalism.' We use a mathematical algorithm and other analyses to distinguish among five types of communication structures. We find that the field contains multiple clusters, with some clusters being centered on research topics alone, a finding consistent with a 'normal academic field.' Remaining clusters are more narrowly based – on combinations of topics, methods and theory bases – and all but one of them represent a “small world” structure because they are close together and exhibit frequent communication. Both normal academic fields and small worlds have been shown to contribute positively to innovation in research. The economics-based archival financial accounting cluster exhibits some properties of a tribal structure because, while researchers in other clusters communicate toward this cluster, the cluster sends most of its outbound communication to itself. A contribution of our study is that it shows that tribalism is not as rampant as previously suggested. Also, our findings suggest the field has become less tribal over time. Further, we identify 'hub' researchers who attract communications from multiple clusters and whose articles build on, and cite, work from multiple clusters. These individuals are instrumental in moving fields away from tribalism. Finally, we discuss possible determinants and consequences of the existing communication structure.
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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 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».