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Enregistrement W3117332371 · doi:10.3934/gf.2021001

Increasing productivity and sustainability of corporate performance by using management control systems and intellectual capital accounting approach

2020· article· en· W3117332371 sur OpenAlexaff
Léo‐Paul Dana, Mohammad Mahdi Rounaghi, Gholamreza Enayati

Notice bibliographique

RevueGreen Finance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual capitalBusinessAccountingSustainabilityManagement accountingProductivityAccounting information systemQuality (philosophy)Management control systemControl (management)Competitive advantageIndustrial organizationMarketingFinanceEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to provide an overview of the literature covering the area of management control systems (MCS) and intellectual capital accounting approach in logistics and related these concepts to sustainability of corporate performance. Management control system (MCS) is system in companies which gathers and uses information to assess the performance of diverse company resources like human, physical, financial aspects of the companies. The application of a management control system in the field of quality management is found to be useful in explaining what changes are necessary to maintain high quality levels. The other useful method, for assessing the performance of diverse companies' resources like intangible assets is intellectual capital accounting approach. Intellectual capitals are intangible assets that create value for business units and are one of the main factors in creating competitive advantages for companies. Attention and focus on intellectual capitals in organizations and companies are one of the fundamental segments in value chain in the direction of value creation, and measurement and accurate disclosure of intellectual capital make managers and stakeholders successful in conducting the organization. The current study develops necessitates of using these methods for reach to corporate sustainability and sustainable development in companies.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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