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Enregistrement W3116902742 · doi:10.5539/ass.v17n1p98

Factors Affecting the Success in Certified Public Accountant Exam in Kuwait

2020· article· en· W3116902742 sur OpenAlexvenueno aff
Nabi Al-Duwaila, Abdullah Almutairi

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationPsychologyScope (computer science)Medical educationSample (material)Entrance examAccountingPopulationCurriculumMedicineBusinessManagementPedagogyComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the article is to assess the variables that are influenced performance on the Certified Public Accountant (CPA) exam in Kuwait. To achieve the aim of the study, structure questionnaire was improved and delivered to a sample of (150) of the study population of candidates recently licensed CPAs to find out their interpretations of the causes that influence their performance on the CPA exam, the amount of questionnaires returned and ready for analysis was (120),with a reply rate of 80%. The study showed that the success of the CPA exam in Kuwait is generally dependent on factors related to the exam itself and the candidate who is taking the exam. It reported that the most important challenges linked to the CPA exam are unlimited scope of the CPA exam followed by the exam's questions do not cover all subjects and the exam does not measure the examinee's capabilities. Moreover, the analysis showed that insufficient preparation of the exam is the main variable affecting the performance of CPA exam followed by accepting the idea of repeating the exam. Finally, the study recommends that academicians in accounting should train the students for the exam. They should pay attention to curriculum to assure that learners are provided the good training for the examination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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