Management accounting research trends: Bibliometrics and content analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine an overview of management accounting research in the last decade. In addition, it also describes the latest research trends, namely in the last five years, both in terms of the topics discussed, the use of theory, and the methods used. The researchers employ the bibliometric analysis method and use VOSviewer to describe management accounting research for the period 2013-2022. We retrieve data on articles from two leading journals in this field, namely Management Accounting Research (MAR) and Journal of Management Accounting Research (JMAR), using the Scopus database. The findings of this study indicate that there were six research clusters over the past decade, namely (1) governance and performance management, (2) management control, (3) performance evaluation, (4) risk-based performance management and CSR, (5) budgeting and ethics, and lastly (6) the risk and interfirm relationships. Research trends in the last five years show that the theories explicitly used in research in this field include agency, economic, social identity, social comparison, and contingency theory. The research methods used during the last five years have been dominated by archives, experiments, and surveys. Papers published by JMAR are dominated by those using archival methods, while the papers in MAR are dominated by those using experiments and field research. This research provides an overview, for students and scholars interested in management accounting research, of the subjects, ideas, and research methodologies that have been employed in the recent past and today.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,098 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».