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Enregistrement W2987711911 · doi:10.5430/ijfr.v11n1p274

Strategic Costing Models as Strategic Management Accounting Techniques at Private Universities in Riau, Indonesia

2019· article· en· W2987711911 sur OpenAlexvenueno aff
Evi Marlina, Hendri Ali Ardi, Siti Samsiah, Kirmizi Ritonga, Amris Rusli Tanjung

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivity-based costingTarget costingManagement accountingCost accountingStrategic planningBusinessProcess managementProduct cost managementKnowledge managementAccountingComputer scienceMarketingCost engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a strategic management in accounting, strategic coasting has attracted the practioners and scholars because the significant influences to comptetitive advantage and organizational performance. This study is aim to explore integrated strategic costing model as an effort to improve competitive advantage and performance of higher education institution. This study also provide the guideline for effectively and efficiently of cost control. A specific strategic costing –activity based costing, value chain costing, quality costing, lifecycle costing and target costing- was elaborated through literature review form each attributes simultaneously and according to comprehensive model that integrated each of principles. The study concluded the scheme is compatible and complete each other according to theoretical point of view due to the integrated implementation of the principles and attributes contribute to organization performance improve. We also argue that the scheme is contribute to distribution of strategic costing attribute and exploitation of organization resources. A new management system proposing to the incorporation of strategic costing attributes into the management of higher education organization resources, and some recommendations for practical use are presented.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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