Trends in scientific and public interest in managerial accounting: Bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
In conditions of fierce market competition, changing business environment, digitalization and remote workplaces, managerial accounting plays an increasingly important role in facilitating effective monitoring of a company’s activities, making optimal decisions, achieving its goals and development. The paper deals with identifying main trends of scientific and public interest in managerial accounting. Bibliometric analysis is made to determine interconnected clusters of multidisciplinary research in connection with which managerial accounting is considered, and to investigate dynamics in scientific interest on this issue based on tools of Scopus and WoS databases and VosViewer software (the sample of 10,495 articles, including 3,586 in Scopus for 1941–2022 and 6,909 in WoS for 1953–2022). These identified interconnections proved the significance of the managerial accounting component in the system of a company’s management, showed dominate place and described its multidimensionality. In particular, six defined clusters reflect key scientific and practical fields, goals, tasks, potential effects, and risks of managerial accounting. Based on analytical analysis using Google Trends (from 2004 to present) and Google Books Ngram Viewer (for 1800–2019), dynamics and trends of public interest on the issue of managerial accounting were also explored and visualized. The highest level of public interest in managerial accounting was indicated in Jordan, Bangladesh, Pakistan, Egypt, Thailand, Korea, the USA, and Canada.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,175 | 0,207 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».