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Enregistrement W2172871700 · doi:10.19030/jber.v2i4.2872

Publishing In The Accounting Journals: Is There A Gender Bias?

2011· article· en· W2172871700 sur OpenAlexaff
Kathryn M. Kimery, Mark J. Mellon, Shelley M. Rinehart

Notice bibliographique

RevueJournal of Business & Economics Research (JBER) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStyle (visual arts)PublicationSpan (engineering)FontPublishingPsychologyLiteratureLawPolitical scienceComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="MsoBlockText" style="text-align: justify; margin: 0in 37.45pt 0pt 0.5in;"><span style="font-style: normal; font-size: 10pt; font-weight: normal; mso-bidi-font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-style: italic;"><span style="font-family: Times New Roman;">To publish or not to publish?… that is the question (adapted from William Shakespeare).<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>In the world of academe, the answer is short and sweet… publish or get out. <span style="mso-spacerun: yes;"> </span>This rule holds true for both male and female faculty members, yet it is sometimes postulated that there may be some inconsistencies on how this rule applies across the genders.<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>This study focuses on whether male and female accounting academics have distinctive patterns of representation as authors in top ranked accounting journals. Archival data, consisting of author information and article information was collected for two journals, <span style="text-decoration: underline;">The Accounting Review</span> and <span style="text-decoration: underline;">Journal Accounting Research</span>.<span style="mso-spacerun: yes;">  </span>Consistent with previous research findings, preliminary results suggest that females represent a disproportionately small minority of authors in both of these two top accounting journals.</span></span></p>

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,325
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,023 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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