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Enregistrement W2944949481 · doi:10.1108/jaoc-06-2016-0038

ERP systems and management accounting

2018· article· en· W2944949481 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting & Organizational Change · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueERP Systems Implementation and Impact
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentManagement accountingAccountingAccounting information systemOriginalityTransactional leadershipEnterprise resource planningAccounting researchBusinessKnowledge managementPsychologyComputer scienceMarketingSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to show how our understanding of the effects of enterprise resource planning (ERP) systems on management accounting are influenced through “nudging” by researchers in their preamble before interviews begin. Design/methodology/approach There were two groups of comparable respondents. Each group received a different preamble to the same questions. The differences in group responses were analyzed. Findings When the impact of ERP implementation on the physical, transactional and information flows within the firm were nudged, the responses focused on how the chart of accounts had to be expanded to account for the additional data introduced by transaction processing. When the IT and ERP system knowledge and skills were nudged, the responses tended to emphasize analyses or the use of new information through the use of drill down functionality. This research provides new insights and contributions to understanding how nudging affects or directs respondent assessments of the impact of ERP systems on management accounting. Research limitations/implications The research is limited by the relatively small samples and by the fact that these were different research projects. Practical implications Nudging has an obvious impact on research that should not be ignored. Social implications Unintentional nudging should be considered with all research projects. Originality/value This paper makes explicit that nudging occurs in research whether intentional or unintentional.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,234 · 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