Small- and medium-sized accounting firms’ learning processes regarding standards updates
Notice bibliographique
Résumé
Small- and Medium-Sized Accounting Firms (SMAFs) are a separate category of small- and medium-sized entities (SMEs) that operate in a highly regulated environment. If they fail to comply with professional standards, their survival could be in jeopardy. The purpose of this study is to understand how SMAFs acquire and absorb standards updates. This is a qualitative field study centered on the main concepts of organizational learning. Based on interviews conducted with 36 professional members of 33 SMAFs, results show that SMAFs are heterogeneous in terms of this learning. Learning mechanisms (or tools) are presented for each of the main concepts of the learning process and by firm category (size), providing information about how learning occurs in these firms. This is complemented with comments about who (individual, group, organization) is doing what (actions) to acquire and disseminate knowledge, interpret information and store knowledge. Findings led to the identification of three SMAFs learning profiles: ‘highly proactive,’ ‘somewhat proactive’ and ‘slightly proactive.’ These findings contribute to the literature on SME organizational learning by showing different learning profiles. They also contribute to the accounting literature as they highlight differences in SMAFs instead of treating them as a uniform group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».