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Enregistrement W2061986548 · doi:10.5539/ies.v1n1p54

Empowering School of Accounting Websites through Quality Assurance: Development and Implementation of a User-perceived Instrument

2008· article· en· W2061986548 sur OpenAlexvenueno aff
Hadrian Geri Djajadikerta, Terri Trireksani, Hamfri Djajadikerta

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb visibility and informetrics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)AccountabilityBusinessAccountingMarketingPublic relationsHigher educationOrder (exchange)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today’s institutions of higher education are facing an increased number of significant challenges taking place in the political, economic, social and technological environment. Accordingly, the issues of performance, accountability, and marketing strategies have become ever more important. It has been suggested that universities that are more market or customer orientated can perform better. In dealing with customers, most universities have utilised Web technologies for both informational and promotional purposes. The question is whether they have designed their Web sites well enough in order to gain the benefits from Web utilisation. Previous studies on quality of Web sites are not lacking, but most of them have focussed mainly on business Web sites. Empirical research that focuses on the Web site quality of institutions of higher education has been scarce. This study focuses on the websites of Schools of Accounting, and selects the websites of Schools of Accounting in New Zealand’s universities as the research objects. The main objectives of this study are to develop and validate an instrument for measuring School of Accounting website quality from the perspectives of the users, and to implement the proposed instrument to measure and rank the quality of websites of Schools of Accounting in New Zealand. The results from this initial application substantiated the validity and reliability of the instrument.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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