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Enregistrement W2158293084 · doi:10.19030/iber.v13i2.8442

An Analysis Of The Tolerance For Ambiguity Among Accounting Students

2014· article· en· W2158293084 sur OpenAlexaff
L.P. Steenkamp, P. L. WESSELS

Notice bibliographique

RevueInternational Business & Economics Research Journal (IBER) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensNiagara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbiguityAmbiguity toleranceFeelingAccountingNorm (philosophy)PsychologyPersonalityPopulationScale (ratio)Social psychologyCertaintyMedicinePolitical scienceComputer scienceBusinessMathematicsLawGeographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tolerance for ambiguity is a personality characteristic that reflects the general feelings and attitudes of an individual toward ambiguity and ambiguous situations. Prior research has found accounting students to be significantly less tolerant of ambiguity than the general population, with female accounting students less tolerant than their male counterparts. The research on which this article is reporting aimed to examine the personality characteristic tolerance for ambiguity among accounting students to determine whether those currently being attracted to the profession are still less tolerant of ambiguity than the norm as reported by prior research, taking into account the drive from the accounting profession to attract individuals to the profession who are effective communicators, who can think and act strategically, are able to solve unstructured problems, and are aware of business issues. Tolerance for ambiguity was measured using the AT-20 scale, a widely used and validated instrument developed by MacDonald (1970). The results of this study confirm that students enrolled for accounting degree programmes are less tolerant for ambiguity (mean = 7.50) than students enrolled for other business programmes (mean = 8.16). Female students enrolled in accounting degree programmes were significantly less tolerant for ambiguity than their male counterparts.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,317 · 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.

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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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