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Enregistrement W3126110318

Diversité des pratiques de contrôle budgétaire:approches contingentes et néo-institutionnelles

2010· preprint· fr· W3126110318 sur OpenAlexaff
Samuel Sponem

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2010
Typepreprint
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecentralizationDiversity (politics)CorporationControl (management)ContingencyManagement control systemShareholderWelfare economicsContingency theoryManagement theoryBusinessEconomicsPolitical scienceFinanceManagementMarket economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(VF)Comment expliquer la diversité des pratiques de contrôle budgétaire? Cette recherche s’appuie sur les cadres contingent et néo-institutionnel pour explorer cette diversité. Des données ont été collectées auprès de 246 contrôleurs de gestion et directeurs administratifs ou financiers. Nous montrons que la prise en compte du contexte institutionnel permet une meilleure explication de la diversité des pratiques de contrôle budgétaire que les facteurs de contingence classiques. Nos résultats suggèrent que le contrôle budgétaire peut ainsi être envisagé comme un dispositif qui aide les organisations à se légitimer dans certains environnements institutionnels.(VA)How can we explain the diversity of budgetary control practices? This research, based on contingency and new institutional theories, explores the reasons that underscore such diversity. Data have been collected from 246 management controllers or CFOs. We show that taking into account institutional factors (belonging to a parent corporation, type of shareholder and functional background of the CEO) allows for a better understanding of budgetary control diversity than traditional contingency factors (environment uncertainty, technology, decentralization and strategy). We suggest that budgetary control can be seen as a device that helps organizations to be legitimated in specific institutional environments.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0070,013
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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