The Impact of the Use of Accounting Information Systems on the Quality of Financial Data
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at identifying the effect of the use of accounting information systems on the quality of financial data, applied over service companies of Amman Stock Market. The study sample consisted of (70) individuals who work in different service sectors, where a questionnaire was designed and distributed. (56)Valid questionnaires were retrieved for statistical analysis purposes (80%).The study results indicated that there is a statistically significant positive effect of the nature and security of accounting information systems on the quality of financial data. However, the inputs of the accounting information systems did not affect the quality of the financial data. The level of quality of the financial data that the Jordanian service companies depend on has been found to be high.The results of this study showed significant differences at (α ≤ 0.05) among the Jordanian service companies in terms of the nature, inputs and security of accounting information systems and the quality of financial data attributed to the sector to which the company belongs.Based on these results, the study came out with several recommendations, the most important of which is that Jordanian service companies should be keen to update the accounting information systems used in accordance with the technological developments, and the necessity of Jordanian service companies to continue to pay attention to the quality of financial data provided to their beneficiaries, which are used to evaluate the company’s performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».