The Effect of Business Process Representation Type on Assessment of Business and Control Risks: Diagrams versus Narratives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Sarbanes-Oxley Act (SOX) (U.S. House of Representatives 2002) mandates the assessment of internal controls over financial reporting, and many organizations are using diagrams to document their internal control processes. While educators regularly stress the effectiveness of diagrammatic representation of process information over textual representation, no prior study has offered convincing evidence that diagrammatic representation leads to improved performance. In an experiment, we examine students' performance on a business process risk and control assessment task using two informationally equivalent methods that are commonly taught in the classroom to document business processes: descriptive narrative (hereafter, textual) and diagrammatic. We also examine whether students' academic achievement and perceptions of their ability (self-efficacy) affect performance by type of representation. First, we find that while the method of representation has no effect on students' accuracy, those receiving the textual representation were more efficient and had a greater weighted-average performance than those receiving the diagrammatic representation. Second, we find academic achievement increases students' accuracy, decreases their efficiency, and has no effect on their weighted-average performance. Third, we find self-efficacy has no effect on students' accuracy, has no effect on their efficiency, and decreases their weighted-average performance. Finally, we find that both self-efficacy and academic achievement interact with the type of representation to affect students' performance. Implications for education and practice are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle