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Enregistrement W2563026844 · doi:10.1111/1911-3838.12133

Managing Revenue and Costs to Implement Strategy: The Conference Organizer's Dilemma

2016· article· en· W2563026844 sur OpenAlexaffvenue
Alan J. Richardson

Notice bibliographique

RevueAccounting Perspectives · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Marketing Education
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueHumanitiesDilemmaSociologyManagementPolitical scienceEconomicsPhilosophyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This instructional case describes a situation in which revenues include both a fixed and variable component. The situation illustrated is common among nonprofits that have sponsor/donor revenues as well as client-service revenues. The case provides students with an opportunity to explore cost–volume–profit relationships in greater depth than usual textbook illustrations and reinforces their understanding of the important link between revenues, costs and activities, and how all these relationships connect to strategy. L’étude de cas didactique proposée illustre une situation dans laquelle les revenus englobent à la fois un élément fixe et un élément variable. Ce type de situation est courant dans les organismes sans but lucratif qui reçoivent des revenus de leurs commanditaires et donateurs tout en tirant des revenus de la prestation de services à la clientèle. L’étude de cas offre aux étudiants l'occasion d'explorer les relations coût-volume-profit de manière plus approfondie que dans les exemples usuels des manuels et de mieux comprendre le lien essentiel qui unit les revenus, les coûts et les activités, ainsi que la façon dont ces relations s'arriment à la stratégie.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations0
Publié2016
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