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Enregistrement W3120995946 · doi:10.5267/j.ac.2020.12.006

Accounting improving the costs and business process management in transportation to a third party

2021· article· en· W3120995946 sur OpenAlexvenueno aff
Heyder G. Wannes Alkarawy, Ezdehar J. Mohammed AL-Kuwair

Notice bibliographique

RevueAccounting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEconomic and Technological Systems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutsourcingBusinessIndustrial organizationAccountingWork (physics)Sample (material)Process (computing)Business processCost accountingMarketingWork in processComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The status process and the multiplicity occur in the economic environment in the Republic of Iraq within the organization of work for companies and change towards the best new types of special operations through accounting and administrative methods to reduce costs. The paper opted the decision on the use of outsourcing and defined comprehensive evaluation criteria for the effectiveness of outsourcing - the outsourcing factor (Fout), which takes into average values obtained for the estimates of relative parameters to be interpreted on the Harrington scale translated into a ten-point system. The authors rely data analyses of business processes based on a sample from one of the industrial companies operating in the Republic of Iraq, which is the State Company For Implementation (SCI), in the Republic of Iraq, in the demonstrated the need to transfer it to full outsourcing & partial outsourcing and actually execution. This has a positive impact on the company's main financial and economic indicators and increase their competitiveness in the market, which has been the focus of many research studies. The study itself brings a unique method in theory and practice, which can be used by other companies, to deduce the implications of business organization to decision makers who are seeking for the best types of new special operations, which contributes to raising its competitiveness in the market.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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