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Enregistrement W6986991301

The rise and Significance of Modern Analytical Methods in Accounting. Part I.

2012· article· en· W6986991301 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueRepositorio Institucional UCES (Texas A&M University Libraries) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Theory and Financial Reporting
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanAgency (philosophy)Work (physics)ExcellencePerspective (graphical)Term (time)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is Part I of two review essays dealing with the development of analytical accounting and, part icularly, the application of information economics to accounting, This perspective tries to substitute the notions of probabilistic information for the deterministic notion of valuation. It deals with both financial as well as managerial accounting (the latter in form of agency theory). After a concise survey of the earlier (deterministic) phases of accounting, the present paper reviews the book by J. A . Christensen and Demski [2003], one of the two prominent introductions for advanced and graduate students to the “information content perspective”. While this book offers a host of examples and illustrations, the other work (to be reviewed later in this journal, i.e., in Part II), the two volume work by O. P. Christensen and Feltham [2003-2004], though also designed for graduate students, is a more complete survey and overview of the pertinent literature, offering a host of propositions (theorems with rigorous proofs) of this perspective. Despite the excellence of those books, it is regrettable that they do not sufficiently integrated this relatively “new” material with the conceptual apparatus of traditional accounting—as do, for example, two German texts by Ewert and Wagenhofer [1997/2003] and Wagenhofer and Ewert [2003].

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0020,017
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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