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Enregistrement W3173606582 · doi:10.1108/aaaj-01-2020-4367

Century plus journeys: using career crafting to explore the career success of pioneer women accountants

2021· article· en· W3173606582 sur OpenAlexaboutno aff
Mohini P. Vidwans, Rosalind H. Whiting

Notice bibliographique

RevueAccounting Auditing & Accountability Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityEmpowermentPoliticsValue (mathematics)Career developmentSociologyGender studiesPublic relationsManagementPolitical scienceSocial sciencePedagogyQualitative researchLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to explore the struggle for entry and career success of the early pioneer women accountants in Great Britain and its former colonies the USA, Canada, Australia and New Zealand. Design/methodology/approach A career crafting matrix guides the analysis of historical information available on five pioneer women accountants in order to understand their success in gaining entry into the profession and their subsequent careers. Findings Despite an exclusionary environment, career crafting efforts coupled with family and organizational support enabled these women to become one of the first female accountants in their respective countries. Their struggles were not personal but much broader—seeking social, political, economic and professional empowerment for women. Originality/value This is the first paper to utilize the career crafting matrix developed from current female accountants' careers to explore careers of pioneering female accountants. It adds to the limited literature on women actors in accounting and may provide insight into approaching current forms of difference and discrimination.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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