Construct Clarity in Management Accounting (With a Specific Application to Interactive Control Systems)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Construct clarity is associated with the process of taking imprecise notions and deriving crisp, agreed‐upon meanings within a scholarly community based on establishing the construct's constitutive theoretical properties and its range of applicability (Bisbe, Batista‐Foguet, and Chenhall, ). This article aims to provide an increased understanding of construct clarity by extending Bisbe et al.'s ( ) analysis in several significant ways in the context of using practice‐defined variables. Specifically, it describes and illustrates why construct clarity is essential to the empirical research enterprise and the development of strong theory and how it can assist in closing the research‐practice gap. In addition, the article elaborates on the elements of construct clarity beyond the definitional component and provides concrete methodological guidance for improving construct clarity through the illustrative use of examples. Further, three management accounting research programs (two historical and one contemporary) are examined. The results support Bisbe et al.'s ( ) assertion that the discipline lacks concern for this issue. They also indicate that the discipline has paid (and continues to pay) a significant price for this inattention. Finally, the process of improving constructs, including the translation of description and understanding into theoretical properties, is illustrated by conducting an analysis of the decision‐making process involved with managing strategic uncertainty and adapting strategy that is related to the interactive control systems construct introduced by Robert Simons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».