Cryptocurrencies in accounting schools?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate the extent to which newly certified public accountants (CPAs) and accounting graduate students possess a comprehensive understanding of cryptocurrencies and the skills they have acquired throughout their education. Design/methodology/approach A qualitative analysis was used through semi-structured interviews to obtain an in-depth insight into cryptocurrencies, which could not be investigated easily through quantitative methods, and to provide an understanding of the context for cryptocurrencies from CPA and non-CPA students' points of view. This was in addition to focusing on understanding the differences between the students' thoughts. Findings This study found that recent accounting graduates and CPA members have the least awareness of cryptocurrencies, likely due to a lack of professors' comprehension or exposure to the concept. However, students involved in forensic courses provided more information about cryptocurrencies compared with other students. Research limitations/implications The data are limited to only a single country. Given that cryptocurrencies are a relatively new notion in accounting, there is an alarming lack of legislation. Further, the authors found that recent accounting graduates and CPAs had the same level of knowledge of cryptocurrencies, most probably due to a lack of exposure during their education and academics' limited understanding of the concept. Practical implications The students' differing answers about cryptocurrencies show differences in their current level of understanding of cryptocurrencies. Originality/value This study has identified that the vast majority of accounting graduates lack adequate knowledge about cryptocurrencies or access to adequate resources, despite understanding the fundamental concepts of cryptocurrency.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».