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Enregistrement W2210297672 · doi:10.1016/s1574-0765(08)13008-4

Do Accounting Academics Have the Expertise to Teach a Discipline-Specific Ethics Course? A Research Assessment Approach

2009· article· en· W2210297672 sur OpenAlexaboutno aff
Richard A. Bernardi, David F. Bean, Michael R. Melton

Notice bibliographique

RevueRoger Williams University - Digital Commons (Roger Williams University) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingBusiness ethicsApplied ethicsMeta-ethicsInformation ethicsPolitical scienceEngineering ethicsNursing ethicsResearch ethicsPublic relationsBusinessEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethics is of increasing concern to many important stakeholders in accounting education. While the Association to Advance Collegiate Schools of Business (AACSB) encourages institutions to demonstrate their commitment to ethics through research agendas, the National Association of State Boards of Accountancy proposed a three-course ethics sequence - one of which was a discipline-specific accounting ethics course. The unanswered question is whether or not the accounting academy has the embedded expertise in ethics to teach a discipline-specific accounting ethics course. While there are numerous ways to establish an expertise in the area of ethics, this study documents the level of ethics research by accounting faculty who teach at institutions in North America in 26 business ethics journals and accounting's Top-40 journals. Our data indicate that 683 (546) schools or 75.9 (60.6) percent of the 900 schools in the United States and Canada do not have an ethics scholar if one uses a five-year (20-year) research window. The study establishes a baseline that allows stakeholders to assess the level of past, present and future accounting ethics research, and the capabilities of accounting faculty to address alternative ethics education pedagogies. Copyright © 2008 by Emerald Group Publishing Limited All rights.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,300
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,125 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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