Innovations in Strategic Finance and Accounting: Insights from Research Centers in a VUCA Environment
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the function of research centers in promoting strategic innovations in finance and accounting under the VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity, and Ambiguity) paradigm. This work employs a qualitative approach, incorporating benchmarking of research centers and literature evaluation, to identify approaches that improve financial resilience and adaptation. There are three research that develop financial resilience fields from Indonesia, Canada, and the United States that were analyzed. The data was obtained from field benchmarking and website observation. Comparative analysis is used to get a deep understanding of how research centers facilitate the advancement of innovative financial and accounting strategies to tackle challenges in VUCA environments. The results underscore the importance of collaboration, technological integration, and actionable frameworks, providing recommendations for academia, governments, and communities to connect research-driven innovation with practical application. This research highlights the unique role of research centers in addressing VUCA challenges by integrating technology-driven frameworks, data-centric tools, and community-based approaches, offering a comprehensive perspective on bridging theory and practice to enhance financial resilience and adaptability.
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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 | 0,037 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».