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Enregistrement W2775486815 · doi:10.1111/1911-3838.12153

Productivity in Top‐10 Academic Accounting Journals by Researchers at Canadian Universities at the Start of the 21st Century

2017· article· en· W2775486815 sur OpenAlexaffvenueabout
Merridee Bujaki, Bruce J. McConomy

Notice bibliographique

RevueAccounting Perspectives · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingProductivityPublicationAuditPromotion (chess)BusinessPolitical scienceVariety (cybernetics)EconomicsAdvertisingComputer scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We assess the research publication productivity of Canadian‐based accounting researchers in highly ranked accounting journals for the 2001–13 period. Our research provides important benchmarks for use by individual researchers and universities for matters such as promotion and tenure decisions. For example, each Canadian‐based faculty member had approximately 0.50 of a weighted article for the 13‐year period, and 45 percent of all accounting faculty members published at least once in a top‐10 accounting journal. We also provide an overview of the type of research being published by Canadian‐based researchers in each of the top‐10 journals (financial accounting, managerial, audit, tax or other) and we assess how productivity at top‐10 journals has changed over time. In supplemental analysis, we compare and contrast the productivity of the 15 male and 15 female academics that publish most in top‐10 accounting journals to assess the breadth of outlets being used beyond top‐10 outlets (including FT 45 journals, accounting journals ranked “A”, “B”, and “non‐A/B”; non‐accounting peer‐reviewed journals, non‐peer‐reviewed outlets). The supplemental analysis also helps to shed light on the finding from this paper, and prior research, that women are less likely to be represented on lists of those with most publications in highly ranked accounting journals, by comparing the two groups of researchers across a variety of institutional and other factors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, 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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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