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Enregistrement W4413021453 · doi:10.17533/udea.rc.n86a02

Sistemas de Control de Gestión: mejor usarlos intensivamente para coordinar

2025· article· es· W4413021453 sur OpenAlexaff
Marcela Porporato

Notice bibliographique

RevueContaduría Universidad de Antioquia · 2025
Typearticle
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artículo contribuye a la discusión de la utilidad de los sistemas de información para la toma de decisiones. Se reportan los resultados de una encuesta a empresas industriales en una economía regional (Córdoba, Argentina), complementada por tres casos confirmatorios, donde se estudió el impacto en el desempeño organizacional de la intensidad y propósito de uso de los mecanismos de la contabilidad gerencial, según como sean usados, ya que la misma información es usada para coordinar (ex-ante) y para controlar (ex-post). Los resultados muestran que la contabilidad de gestión ayuda a reducir la incertidumbre cuando los factores que la generan pueden ser afectados por las decisiones gerenciales. En entornos turbulentos, este artículo muestra una clara asociación entre experiencia con un factor percibido como manejable y la intensidad de uso de los sistemas de control de gestión con fines de coordinación para reducir la incertidumbre, entendida como la diferencia entre la información disponible y la percibida como necesaria para la toma de decisiones acertadas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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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