Blockchain Technology in Accounting: A Paradigm Shift in Transparency and Efficiency in the UK
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traditional accounting processes face challenges like data manipulation, fraud, and inefficiencies in the processes. Blockchain in accounting provides full transparency, where auditors, accountants, and clients can have access to identical ledgers for verifying the information. Objectives: To evaluate the impact of Blockchain technology on transparency and efficiency in the accounting profession in the United Kingdom. Methodology: This research follows a quantitative research method. The survey method has been used for collecting data from accountants, auditors, CFOs, financial analysts, and others. In this study, questionnaires have been sent to the accounting professionals from the big four accounting firms in London, United Kingdom. The raw data has been gathered from a total of 156 people participants from the accounting firms. A questionnaire has been used in the study, where various independent and dependent variables are identified. Findings/conclusions: The results show that Blockchain security, cost, adoption, and implementation have a positive and significant influence on transparency. On the other hand, Blockchain security, cost, adoption and implementation, compliance, and performance have a positive and significant influence on efficiency. Lastly, it is identified that Blockchain efficiency and transparency have a positive and significant influence on stakeholder trust among accounting firms in London, UK. Policy Recommendations: The first policy recommendation is promoting the adoption of Blockchain among accounting firms. Tax incentives can be provided to accounting organizations that are heavily investing in Blockchain technology. Besides, regulatory frameworks, development programs, and comprehensive guidelines can help in guiding the adoption of Blockchain technology among accounting firms.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle