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Enregistrement W2885252983 · doi:10.5539/ibr.v11n9p66

Activating Balanced Scorecard Importance as a Way to Improve the Accounting Education in Jordanian Universities

2018· article· en· W2885252983 sur OpenAlexvenueno aff
Yaser Saleh Al Frijat

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalanced scorecardAccountingGraduation (instrument)RevenueSample (material)Quality (philosophy)Management accountingBusinessPsychologyMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study discussed activating Balanced Scorecard (BScs) importance as a way to improve the Accounting Education in Jordanian Universities. Data analysis was conducted using multiple regression models, a sample 134 academic staff in the Accounting departments and Managers in Jordanian Universities. The findings of regressions indicated that there is a statistically significant positive relationship between activating of BScs and improve Accounting Education, where a asserted that financial indicators, students, internal processes, learning’s and innovation contribute in performance success of accounting education, in terms of activating internal controls of all revenues and expenditures, and achievement principle of operational efficiency. It also emphasized to pay attention to students, and on providing academic services, and provide students with intellectual skills, personal, ethical, and communication with others, also surveying students, accepts complaints, continuous communication with students after graduation, meeting admission requirements for accounting students. The study also concluded that supporting scientific research culture for academics, paying attention to quality standards that deal with education and updating technology means related to teaching processes.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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