The Effect of Business Process Representation Type on Assessment of Business and Control Risks: Diagrams versus Narratives
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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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 | 0,011 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».