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Enregistrement W4206521513 · doi:10.1111/auar.12361

Accounting and First Nations: A Systematic Literature Review and Directions for Future Research

2022· article· en· W4206521513 sur OpenAlexaboutno aff
Ellie Norris, Shawgat Kutubi, Steven J. Greenland

Notice bibliographique

RevueAustralian Accounting Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousAccountabilityDeclarationAccountingAccounting researchPolitical scienceWork (physics)Public relationsSocial accountingBest practiceSociologyAccounting information systemBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a synthesis of academic research focused on First Nations peoples, contrasting First Nations versus non‐Indigenous understandings of accounting and accountability. Key themes and trends in past research are identified across 51 publications spanning four decades, and directions for future research are proposed. The need for more culturally responsive accounting is well established, and past studies highlight the inadequacies of reporting practices which do not appear to capture the priorities and nuances of First Nations entities. The focus and execution of accounting research is shifting towards more contemporary experiences with accounting, and the contribution of First Nations worldviews to advances in non‐financial reporting. This paper systematically explains the inadequacies of contemporary reporting practices and encourages the accounting community to reflect on future opportunities. It is therefore relevant to both academics and practitioners seeking to uphold the rights of First Nations peoples to self‐determination in line with the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples. Further work is urgently required to ensure First Nations organisations are adequately supported in their reporting practices, to incorporate traditional knowledges and to achieve positive outcomes for their communities.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0240,027
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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