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Enregistrement W4411202640 · doi:10.2308/issues-2023-104

How Do the Accounting Profession and Higher Education Currently Approach Ethics Training?

2025· article· en· W4411202640 sur OpenAlexfundno aff
Tim V. Eaton, Michael Hazel, Jonathan S. Pyzoha, Yibo Zhang

Notice bibliographique

RevueIssues in Accounting Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Texas at DallasYork UniversitySouthern Methodist UniversityUniversity of ToledoUniversity of AlabamaUniversity of Nebraska KearneyUniversity of UtahUniversity of North TexasTulane UniversityCollege of CharlestonLouisiana Tech UniversityUniversity of Texas at AustinJohn Carroll UniversityUniversity of North FloridaLouisiana State UniversityUniversity of Nebraska-LincolnUniversity of TampaMississippi State UniversityFlorida State University
Mots-clésAccountingTraining (meteorology)PsychologyPolitical scienceMedical educationEngineering ethicsPedagogyBusinessMedicineEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Given the recurrence of ethical scandals in the accounting profession, the importance of ethics training continues to grow. We hand-collected data and performed a survey to investigate what measures are being taken by the profession and academia to ensure that accountants receive ethics training throughout their careers and before entering the workforce. We find variation across the CPA jurisdictions, such that the majority require candidates to pass an ethics exam for CPA licensure and mandate several hours of ethics CPE for renewal, whereas relatively few require individuals to pass a college-level ethics course. In response, accounting programs adopt numerous approaches to teaching ethics with half of our sample of schools offering either a standalone accounting or business ethics course, about a third offering both accounting and business ethics courses, and the remaining schools integrating ethics into coursework. Furthermore, approaches vary based on undergraduate versus graduate programs and state CPA requirements. Data Availability: Data are available upon request.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
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Résumé présentoui

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