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Enregistrement W1977368137 · doi:10.1506/74lj-cmwm-fuad-nmut

Firm‐ and Individual‐Level Determinants of Balanced Scorecard Usage*/DÉTERMINANTS DE L'USAGE DU TABLEAU DE BORD ÉQUILIBRÉ AU DOUBLE ÉCHELON ORGANISATIONNEL ET INDIVIDUEL

2006· article· en· W1977368137 sur OpenAlexaffvenue
Majidul Islam, Franz W. Kellermanns

Notice bibliographique

RevueCanadian Accounting Perspectives · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalanced scorecardPerspective (graphical)PsychologyPerceptionKnowledge managementUsabilitySocial psychologyBusinessMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The factors influencing the organizational as well as the individual decision to utilize the balanced scorecard (BSC) approach have not been widely researched. In the first part of this paper, we study BSC adoption at the organizational level while utilizing a multifaceted perspective of socio‐psychological, economic, and resource‐based influences; specifically, we investigate the perceptions of desirability, urgency, and feasibility of BSC adoption. Our findings show that customer norms, competitor norms, and organizational resources are significant predictors of BSC adoption. In the second part of the paper, we discuss individual‐level aspects of utilization decisions. Here, we explore the impact of perceived ease of use, perceived usefulness, and awareness on the intentions to use the BSC approach. Our findings show that both awareness of BSC capabilities and perceived ease of use are significantly related to perceived usefulness. However, only perceived usefulness is significantly related to intentions to use the BSC. Implications for research and practice are discussed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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