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Enregistrement W4393140854 · doi:10.1080/09638180.2024.2330089

The Consideration of Diversity in the Accounting Literature: A Systematic Literature Review

2024· article· en· W4393140854 sur OpenAlexaff
Alessandro Ghio, Zeila Occhipinti, Roberto Verona

Notice bibliographique

RevueEuropean Accounting Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversità di Pisa
Mots-clésAccountingDiversity (politics)Systematic reviewBusinessPolitical scienceMEDLINELaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the findings of a systematic literature review to identify research trends and future research opportunities focusing on how diversity is considered in the accounting literature. We retrieved 428 studies that consider diversity published in accounting journals over the period 1979–2021 from the Scopus database. Our analysis shows that research about diversity in accounting has significantly increased over the last five years, with the majority focusing on gender and on questions related to corporate governance. We identify four major themes on the topic of diversity: (i) diversity in the accounting profession; (ii) diversity in corporate governance; (iii) diversity in audit and accounting processes; and (iv) the influence of preparing and reporting organizational information on diversity. The results of these studies highlight that having more organizational diversity and reporting on diversity have positive implications for organizational performance; however, at the same time, this often creates or perpetuates power imbalances. A question remains as to whether this increasing focus on diversity in the literature reflects increasing attention to diversity in accounting to promote equity and social justice. This paper represents the first systematic review of diversity considerations in accounting, and helps scholars understand the main topics explored so far and, where research should focus next.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,140
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,140
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0700,053
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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