A Survey of Human Factors’ Impacts on the Effectiveness of Accounting Information Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One of the significant factors of management success in achieving organization goals is effectiveness of accounting information systems, and the users of the accounting information systems have a great role in the effectiveness of the systems. The purpose of this study is to investigate the impact of human factors including individual and personal characteristics of the users of accounting information systems computer-based on effectiveness of these systems. For this purpose, a sample includes 62 offices, organizations and public sector and private companies that use accounting information system computer-based, has been randomly selected and the required data has been gathered using questionnaires. In order to discover the personal characteristics of the users, NEO questionnaires which are designed based on Five Factor Model of Personality, has been used. In order to study the relation between personality and effectiveness of the system, five hypotheses based on five main features of personality have been discussed. Moreover, in order to investigate the relationship between expertise (educational field, educational level and amount of training courses of computer skills), experience and job satisfaction of the users, and the effectiveness of the accountancy information systems computer-based, some hypotheses have also been written and studied. The information about the effectiveness of the system has been gathered by a self-made questionnaire and the accuracy of the research hypotheses are examined by using Spearman correlation and Chi-square test. The research results indicates that the personal characteristics including openness, Agreeableness, Conscientiousness and also job satisfaction and experience of working with financial software of the Users, is efficient on the effectiveness of the accounting information systems computer-based.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle