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Enregistrement W4319596390 · doi:10.3390/jrfm16020102

The Usefulness of Accounting Information and Management Accounting Practices under Environmental Uncertainty

2023· article· en· W4319596390 sur OpenAlexvenueno aff
Rui Alexandre R. Pires, Maria do Céu Gaspar Alves, Catarina Fernandes

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésScope (computer science)Management accountingAccounting information systemAccountingCost accountingBusinessKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is twofold. Firstly, we aim to investigate the relationships among environmental uncertainty, broad-scope and timely management accounting information usefulness, and (traditional and contemporary) management accounting practices (MAPs) usage. Secondly, we intend to explore how these relationships influence decision-makers’ satisfaction with management accounting information. Survey data were obtained through an online questionnaire from 114 large manufacturing companies operating in Portugal. The findings indicate a positive relationship between environmental uncertainty and timely management accounting information usefulness and between (broad-scope and timely) management accounting information usefulness and (traditional and contemporary) MAPs usage. The findings also show that decision-makers’ satisfaction with management accounting information improves when there is a good fit between environmental uncertainty, broad-scope and timely management accounting information usefulness, and MAPs usage. In this way, organisations need to adjust the implementation and usage of MAPs to contextual factors, using both contemporary and traditional MAPs, to achieve greater decision-makers’ satisfaction with management accounting information. Thus, the results achieved in this study are useful for both theory and practice and have several implications for professionals engaged in MAPs implementation and decision-making activities.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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