MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2605354336 · doi:10.1108/aaaj-06-2015-2111

Reinventing organizational control

2017· article· en· W2605354336 sur OpenAlexaffabout
Marion Brivot, Yves Gendron, Henri Guénin

Notice bibliographique

RevueAccounting Auditing & Accountability Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl (management)Frame analysisOriginalityFrame (networking)Value (mathematics)Management control systemAccountingPublic relationsSociologyContent analysisPolitical scienceManagementQualitative researchBusinessEconomicsSocial scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to provide insight into how a constellation of actors seek to define, shape, and reinvent the notion of organizational control at the confluence of social media (SM) and corporate reputational risk. Design/methodology/approach Following the approach suggested by Janesick (1998) and Denzin and Lincoln (1998), the authors undertook an in-depth qualitative analysis of a large number of data sources including interviews, best-selling books by renowned SM specialists, relevant press articles drawn from a Factiva search, and documents published by the Big Four firms and professional accounting institutes in Canada on how organizations should use SM to protect their reputational capital. Findings Four competing SM reputational risk control perspectives inductively emerged from the analysis: the Beyond Control frame, the Subveillance frame, the De-territorialization frame, and the Re-territorialization frame, with large accounting firms and professional accounting institutes especially promoting the latter. Originality/value The control literature has been criticized by many scholars as being in urgent need of updating. By inductively theorizing four original control frames in the SM arena, the research aims to move management control research in new directions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0050,059
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations58
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAccounting Auditing & Accountability JournalMême sujetNonprofit Sector and VolunteeringTravaux en français237 207