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Enregistrement W4401391261 · doi:10.4324/9781003295174-2

Examining Long-Term Financial Sustainability Accounting and Reporting in the Public Sector

2024· book-chapter· en· W4401391261 sur OpenAlexaboutno aff
Hassan Ouda

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingTerm (time)BusinessSustainabilitySustainability reportingFinancial accountingAccounting information systemFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creating an innovative accounting and reporting system tailored for reporting and assessing long-term financial sustainability in the public sector demands a solid literature review in this domain. A comprehensive literature review is crucial to elucidate the evolution of accounting and reporting for long-term financial sustainability in the public sector, drawing insights from both theoretical and empirical perspectives. Furthermore, the effective construction of an innovative accounting and reporting system for long-term financial sustainability necessitates a profound comprehension of the practical experiences of trailblazing countries in this domain, including the United Kingdom, the United States, New Zealand, Australia, and Canada. Scrutinizing the experiences of these nations can greatly enhance the development of a comprehensive conceptual framework for accounting and reporting on long-term financial sustainability. Moreover, the endeavors undertaken by national and international standards-setters play a crucial role in the development of innovative accounting and reporting system. Chapter 2 aims to conduct a comprehensive literature review and investigate the experiences of developed nations, standard-setting organizations, and professional bodies. These investigations aim to facilitate the establishment of foundational cornerstones for constructing an innovative accounting and reporting system focused on long-term financial sustainability.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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