REA, Triple-Entry Accounting and Blockchain: Converging Paths to Shared Ledger Systems
Notice bibliographique
Résumé
During the last half century, the concept of shared ledger systems that offer a single source of truth has challenged traditional bookkeeping, leading to innovations such as the resource-event-agent (REA) accounting framework, triple-entry accounting (TEA), and blockchain. Despite these advancements, the historical development of shared ledger systems remains under-researched and unclear, with the influence of REA on TEA particularly overlooked. This study aims to fill this gap by conducting a genealogical analysis of shared ledger systems, with a focus on tracing the development of TEA and its historical byproduct of the REA framework designed by McCarthy. Through a comprehensive literature review and interviews with pioneers in REA, TEA, and blockchain, we uncover the missing link between REA and TEA. Our findings suggest that the current explosion of shared ledger systems results from the convergence of three parallel research streams, occasionally interacting with each other. We correct common misconceptions, acknowledge the influence of key individuals, and map out the overlapping paths of REA, TEA, and blockchain. By elucidating the historical evolution of shared ledger systems, this study contributes to the academic debate and fosters further discourse among researchers in REA, TEA, and blockchain, thereby enhancing the potential applications within these fields.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,013 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».