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Enregistrement W2335514648 · doi:10.1108/mf-12-2014-0319

Accounting-education trends by authors from Australia, Canada, New Zealand and the United Kingdom

2016· article· en· W2335514648 sur OpenAlexaboutno aff
Richard A. Bernardi, Taylor L. Delande, Kimberly A. Zamojcin

Notice bibliographique

RevueManagerial Finance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingPublicationOriginalityAccounting researchPositive accountingNational accountsAccounting information systemFinancial accountingPolitical scienceSociologyEconomicsSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to examine the trends in accounting-education publications and the influence of journal rankings for authors from Australia, Canada, New Zealand and the UK. Design/methodology/approach – The authors included the publications in ten accounting-education journals for the 20-year period from 1993 to 2012. Findings – The data provide insights into the perceptions of accounting-education journals by authors from four countries. The authors found that, while the use of Accounting Education as a publication outlet for accounting authors from Australia and the UK was relatively stable, the use of Accounting Education as a publication outlet increased (decreased) for the accounting authors from New Zealand (Canada). The authors also found that, while coauthoring by the accounting authors from Australia and the UK increased slightly, coauthoring by the accounting authors from Canada and New Zealand increased during the 20-year period. Research limitations/implications – The data suggests a tendency by the authors from these four countries to publish their accounting-education research in journals that had been ranked as a top accounting journal. Originality/value – This paper is the first paper to consider trends in international accounting-education publications. The data in this research can be used by accounting faculty wishing to assess which journals their colleagues publish in most frequently.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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