Big data analytics techniques and their impacts on reducing information asymmetry: Evidence from Jordan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to demonstrate the impact of big data analytics techniques on reducing information asymmetry in industrial companies listed on the Amman Stock Exchange from the point of view of workers in Jordanian financial intermediation companies. Two approaches have been adopted to achieve the target of this research. The first approach is the analytical descriptive approach through a survey to collect primary data that measures the elements of the independent variable related to big data analytics techniques (Volume, Velocity, Variety, and Veracity). The second approach is an applied approach that measures the dependent variable of information asymmetry based on the financial statements of industrial companies listed on Amman Stock Exchange for the period (2015-2021). The statistical program (SPSS) has been used to analyze data and test the hypotheses through multiple regression testing. Based on the results of the statistical analysis of the data and the opinions of the research community, it was found that the huge volume of big data has become difficult to process using traditional data processing applications. Furthermore, there is a statistically significant relationship between big data analytics techniques and the reduction of information asymmetry from the point of view of employees in intermediation firms in Jordan. Consequently, it is necessary for those in charge of the industrial companies listed on the Amman Stock Exchange to develop modern techniques capable of analyzing big data with high efficiency. It can also assist in providing target groups including investors, stakeholders, and other beneficiaries with reliable and efficient data required to make rational decisions, as well as to reduce the risks of information asymmetry.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle