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Enregistrement W1683001942 · doi:10.19030/jabr.v28i2.6841

Uncovering Governance And Mindfulness Patterns For Improved Performance: The Role Of Management Accounting Systems Change

2012· article· en· W1683001942 sur OpenAlexaffabout
Alfred E. Seaman, John Joseph Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Business Research (JABR) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensHumber Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceMindfulnessAccountingContext (archaeology)Management accountingBusinessPsychologyFoundation (evidence)Linkage (software)Political scienceManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study extends the model developed in Williams and Seamans [Williams, J. J. and Seaman, A. E. (2010). Corporate Governance and Mindfulness: The Impact of Management Accounting Systems Change, The Journal of Applied Business Research, Vol. 26, No. 5, pp. 1-17] exploratory paper examining the moderating effects of management accounting systems (MAS) change on the corporate governance/mindfulness relationship for a Canadian sample of 124 top-level accounting professionals. Canonical correlation analysis was applied to the linkage of multiple cognitive processes of mindfulness (Weick and Sutcliffe, 2001; 2007) and the governance dimensions of performance and conformance specified by the International Federation of Accountants (2009), underpinned by the moderating effects of five different components of MAS change, which yielded 13 significant relationships. The latter were subsequently analyzed for important gestalts (i.e., patterns) in the overall relationship, and assessed within the context of aligning professional accounting practices involving systems changes to the IFAC (2009) governance framework. These findings appear to have implications for improved governance structures in practice as well as offering a rich foundation for future research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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