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Enregistrement W2043689861 · doi:10.1108/17465680910994191

From folk‐tales to shareholder‐tales: semiotics analysis of the annual report

2009· article· en· W2043689861 sur OpenAlexaff
Gaëtan Breton

Notice bibliographique

RevueSociety and Business Review · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemioticsOriginalityRhetoricNarrativeValue (mathematics)Content analysisSociologyEpistemologyComputer scienceLinguisticsSocial sciencePhilosophyQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to explore the use of semiotics analysis to better understand the annual report. It starts with the idea that the annual report is telling stories to the reader. As a form of novel, it can be analysed with the same instrument. Design/methodology/approach The goal here is methodological. It is to propose an organized body of techniques that will allow anybody to conduct analysis from it. Therefore, one example is used uniquely to illustrate the method. The advantages of semiotics over content analysis are numerous. Content analysis remains quite trivial (counting words), while semiotics analysis takes into account the structure of the story at many levels. Findings Framed by the categories of Aristotle's rhetoric, a method is developed that is replicable with a limited background in the source disciplines. The results suggest that the annual report is clearly telling stories and respond quite positively to this kind of approach. Originality/value Although it is often discussed as a general issue, there has so far been no proposal of an integrated method for analysing accounting narratives over content analysis.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
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

Citations43
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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