Detecting the effect of main characteristics of accounting information on sustainable development at Al-Kharj Governorate
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to discover the effect of the main characteristics of accounting information (AI) in achieving sustainable development (SD) in Al-Kharj Governorate by studying the characteristics of (AI) represented in relevance and reliability with independent variables and studying the dimensions of sustainable development (economic, social and environmental). The theoretical and applied study will use the descriptive and analytical approach. Data were collected through a questionnaire distributed to the study sample represented by business organizations in Al-Kharj Governorate. The data is analyzed using structural equation modeling with partial least squares. The expected results of the study are: The relevance of (AI) positively affects the economic dimension of (SD) in Al-Kharj Governorate, the relevance of (AI) positively affects the social dimension of (SD) in Al-Kharj Governorate, the relevance of (AI) positively affects the environmental dimension of (SD) in Al-Kharj Governorate, the reliability of (AI) positively affects the economic dimension of (SD) in Al-Kharj Governorate, the reliability of (AI) no effects on the social dimension of (SD) in Al-Kharj Governorate, the reliability of (AI) no affects the environmental dimension of (SD) in Al-Kharj Governorate.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».