Bibliographic record
Abstract
Este trabajo ofrece una sucinta revisión de los métodos de matemática analítica empleados en teneduría de libros y contabilidad durante los últimos cinco milenios. Sin embargo, el énfasis se centra en la segunda mitad del siglo XX, en el cual el uso de ideas matemáticas, de conceptos formales y de técnicas es cuando verdaderamente floreció. Aparte de un uso creciente del interés compuesto y de los cálculos del valor actual, las últimas se refinaron grandemente con la introducción de variables probabilísticas, de modelos estocásticos, de errores en términos estadísticos (como se encuentran, por ejemplo, en la versión ampliada y perfeccionada de la clean surplus theory). Pero este período (de los últimos 50 años más o menos) comenzó propiamente con modelos contables deterministas (que han probado su valor práctico últimamente en el desarrollo de hojas de cálculo electrónicas y sistemas presupuestarios). Hubo asimismo mucha experimentación con álgebra lineal y no lineal (incluyendo el álgebra matricial) y otras técnicas de investigación operativa, así como en métodos de muestreo estadístico contable que han probado su utilidad particularmente en la auditoría. Con todo, el logro intelectual culminante fue el lento pero impactante desarrollo de las posibilidades de información (information perspective) ofrecidas por la contabilidad (incluyendo información económica, la perfeccionada versión de la clean surplus theory y la teoría matemática de la agencia. Estos esfuerzos han sido resumidos recientemente en la obra en dos volúmenes de Christensen y Feltham (2003, 2005).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".