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Enregistrement W4404635095 · doi:10.3390/jrfm17120529

From Traditional-Ritual Activities to Financial Report: Integrating Local Wisdom in Bantengan Financial Bookkeeping

2024· article· en· W4404635095 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Sopanah, Adya Hermawati, Syamsul Bahri, Imanita Septian Rusdianti

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBookkeepingAccountabilityThe artsAccountingDocumentationContext (archaeology)Transparency (behavior)SociologyPublic relationsBusinessPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the integration of cultural accounting in the conservation of a traditional performing art called Bantengan in Malang Raya, Indonesia, that is rich in local wisdom and spiritual values. The study focused on exploring the values of local wisdom contained in Bantengan and analyzing accounting records in its financing, especially post-COVID-19 pandemic. Using a qualitative approach with an ethnomethodological paradigm, data were collected through observation, in-depth interviews, and documentation from the Sukopuro Bantengan Association. This study revealed the importance of accountability in the management and conservation of traditional arts to ensure transparency, sustainability, and relevance of cultural values in an ever-evolving social context. Accounting, often associated with technical aspects, in this context also reflects humanistic and cultural values. The findings of this study are expected to provide a new perspective in the field of cultural accounting, especially related to the conservation and development of traditional arts in Indonesia, as well as provide a useful framework for the management of cultural assets in other regions that have similar contexts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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