A Hybrid Method to Predict Human Action Actors in Accounting Information System
Notice bibliographique
Résumé
Recent literature shows that adopting an accounting information system (AIS) can lead to better decision-making, planning, efficiency and on-time management control, and organisational functionality. However, the impact of AIS implementation on role creation in the organisation is unclear. With the digital transformation of AIS and daily advances in machine learning and other innovative technologies, it is also unclear how these changes interact with human roles in organisations and which AIS components are considered essential. This paper addresses the above issues by applying the actor-network theory to examine the impact of deep machine learning modules in predicting the human actor roles in accounting information systems in organisations. We targeted 120 human actors and examined the influence of deep machine learning modules in predicting 11 personnel and professional features of human actors, based on multivariate statistical analysis. Our findings show that two human factors (familiarity with accounting information and time spent on becoming familiar with it) are the most influential elements that can predict the human actor roles in accounting information systems in organisations. So, human and non-human actors are both essential parts of an integrated AIS that must be considered. The current literature has focused on the AIS structure with less on the interaction between human and non-human actors. One of the main contributions of this study is providing evidence that AIS heavily relies on its human and non-human actors to form a coherent and united AIS network to promote AIS management strategies. The practical implication of the results is that investing in either technology or human resources alone is not enough to achieve the best productivity and performance in organisations. Instead, there must be a balance between human and non-human actors.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».