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Enregistrement W3124864154 · doi:10.1111/1911-3846.12299

Popularizing a Management Accounting Idea: The Case of the Balanced Scorecard

2017· article· en· W3124864154 sur OpenAlexafffundvenue
D. James Cooper, Mahmoud Ezzamel, Sandy Qu

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaChartered Institute of Management AccountantsCitrus Growers' Association of Southern Africa
Mots-clésBalanced scorecardActor–network theoryManagement accountingFraming (construction)Process managementAccountingConstruct (python library)Management control systemStrategic controlStrategic managementBusinessKnowledge managementControl (management)Computer scienceSociologyManagementStrategic planningEngineeringEconomicsStrategic financial managementMarketingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We explore how the Balanced Scorecard (BSC), as a management accounting technique, was developed and marketed as a general management practice. Drawing on actor network theory (ANT), we analyze interviews with key actors associated with theBSC, insights gained from attendingBSCtraining workshops, and other documentary evidence to construct a history of theBSC. Our historical analysis offers theoretical tools to understand how the various features of the accounting technique were translated and transformed, that is, shaped and solidified. This translation entailed processes of modification, labelling, framing, and specification of abstract categories and cause‐effect relations. We also examine the networks and associations that both shape the form of theBSCand mobilize the interests of various constituencies around it to produce what can be regarded as a global management technology. Finally, we highlight the strategies and actions used to maintain control of this technique through its continuous reinvention, and, by doing so, we emphasize the idea of strategic agency.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0140,038
Communication savante0,0150,014
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeQualitatif
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

Citations130
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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