Productivity in “Top‐Ten” Academic Accounting Journals by Researchers at Canadian Universities*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We examine the research productivity of academic accountants at Canadian universities for the 11‐year period 1990‐2000. Our analysis is based on the “top‐ten” ranked refereed journals in accounting, auditing, and taxation, as documented by Brown and Huefner (1994). We first provide an overview of the importance of publishing in highly ranked accounting journals for individual academics, departments, and business faculties. We then provide details of the proportion of articles published in each of these journals by academics from Canadian universities; the type of research published in each journal (auditing, financial accounting, managerial accounting, and taxation); and details of editorial board service. Our results indicate that even at the most productive Canadian university (in terms of “top‐ten” publications), faculty members publish (on average) approximately one article every seven years. Six Canadian universities have faculty members with, on average, more than one article in “top‐ten” journals every 10 years. We also provide results of analyses that rank each Canadian university, after controlling for the relative quality of each journal, using impact factors published by the Social Science Citation Index. In addition, statistics are provided with regard to the 15 most productive researchers, in terms of “top‐ten” publications, in the 11‐year period. Finally, in conjunction with the 25th anniversary of the Canadian Academic Accounting Association, we examine the productivity of academic accountants at Canadian universities over the past 25 years by combining our results with those reported by Richardson and Williams (1990).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».