Notice bibliographique
Résumé
Citation (2006), "List of Contributors", Arnold, V., Clinton, B.D., Luckett, P., Roberts, R., Wolfe, C. and Wright, S. (Ed.) Advances in Accounting Behavioral Research (Advances in Accounting Behavioural Research, Vol. 9), Emerald Group Publishing Limited, Bingley, pp. vii-viii. https://doi.org/10.1016/S1475-1488(06)09009-0 Publisher: Emerald Group Publishing Limited Copyright © 2006, Emerald Group Publishing Limited Book Chapters List of Contributors Reviewer Acknowledgments Editorial Policy and Submission Guidelines The impact of accountability on the processing of nondiagnostic evidence Auditors’ memory of internal control information: the effect of documentation preparation versus review Internal auditor burnout: an examination of behavioral consequences Fairness, budget satisfaction, and budget performance: a path analytic model of their relationships Understanding investment expertise and factors that influence the information processing and performance of investment experts The influence of outcome knowledge on judges and jurors’ evaluations of auditor decisions: A review and synthesis of prior research Why you should consider SEM: A guide to getting started A Postmodern Stakeholder Analysis of Telework
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,703 | 0,678 |
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 ».