Canadian accountants: examining workplace learning
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to examine workplace learning strategies, learning facilitators and learning barriers of public accountants in Canada across three professional levels – trainees, managers, and partners. Design/methodology/approach Volunteer participants from public accounting firms in Nova Scotia and New Brunswick completed a demographic survey, a learning activities survey, a learning barriers survey, and a learning facilitators survey. Quantitative analysis provided total scores for key variables and compared these across the three levels. Findings The paper finds that accountants across different levels use a variety of formal and informal learning strategies, although informal strategies predominate. Accountants encounter numerous facilitators and barriers. There are variations in strategies, barriers and facilitators based on professional level; for example, trainees make more use of e‐learning than do either managers or partners. Research limitations/implications Future research could focus on the efficacy of accountants' formal and informal learning strategies as well as how e‐learning can be appropriately managed and utilized. Practical implications Allocation of work and relationships with people are important to the learning process and should be considered in work assignments. One implication is to encourage informal learning and provide appropriate learning activities and feedback so that informal learning is maximized. There could also be more emphasis placed on assisting partners and managers in developing their roles as coaches and mentors. Originality/value The paper provides information on workplace learning for an understudied group of professionals in a Canadian context.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».