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Enregistrement W4409787580 · doi:10.61091/jcmcc127a-366

Enterprise cost accounting and control based on job costing method

2025· article· en· W4409787580 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivity-based costingCost accountingManagement accountingAccountingJob costingControl (management)BusinessOperations managementComputer scienceProduct cost managementEconomicsManagementCost engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In enterprise cost accounting and control research, traditional activity-based costing (ABC) relies on detailed activity tracking data and complex cost allocation models, which makes data acquisition difficult, has low-cost allocation accuracy, ignores dynamic changes, and has the problem of insufficient flexibility.This paper constructs an improved ABC application framework, builds an activity-driven cost accounting model, analyzes the daily activity data of the enterprise, determines the key factors related to cost, and establishes a mapping relationship between activity and cost.This paper introduces a dynamic adjustment mechanism to adjust the weights and parameters in the cost accounting model in real time according to changes in the external environment and internal operations, thereby improving the flexibility and accuracy of cost accounting.It can integrate the ERP (Enterprise Resource Planning) system with the cost accounting model, integrate the company's financial data, production data and sales data, use information tools to automatically update activity costs, and provide timely feedback to the cost control system; it can closely combine cost accounting and control, monitor and adjust costs in real time during the accounting process, and take timely control measures when abnormalities occur.Experiments show that in terms of cost allocation accuracy, the average SE (Standard Error) of the improved ABC in enterprises with different employee sizes is 2.1, and the average MSE (Mean Squared Error) is about 5.5.It is more stable when processing enterprise data and can better reflect the actual cost allocation.The response time of the improved ABC is 5.7 seconds when the raw material price increases by 25%.It can make adjustments faster, with better flexibility and dynamic adaptability; the experiment proves the effectiveness of this paper in the research of enterprise cost accounting and control.

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)0,004
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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