Human depreciation accounting and the emergence of industrial pensions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to investigate how the accounting notion of “human depreciation” helped the defined benefit pension plan emerge as the dominant means of dealing with an aging workforce in the first half of twentieth century USA. Design/methodology/approach – The study examines historical material to identify the intersection of several different practices and knowledges that came together in the early decades of the 1900s to permit human depreciation in 1949 to be used to formally link aging employees to their employers. Findings – In the early part of the twentieth century, humans and machines were constructed as parts of a single productive system, human traits were studied in order to increase their machine-like capacities, in the hope of creating a more efficient industrial economy. At the same time, fatigue associated with this industrial nation was constructing the older worker as subject to decline, hence opening the door to a linkage to physical and economic depreciation. Social implications – Reveals that the language of accounting can be utilized by non-accountants and outside organizational boundaries to effect public policy and play a constitutive role. Thus, who is able to use accounting conventions is important in understanding how accounting shapes social settings. Originality/value – “Human depreciation”, used by the Steel Industry Board in 1949 to assign responsibility to employers for the depreciation of their human assets, has been left unexamined despite being cited as one of the greatest contributors to the growth of industrial pensions in the USA. The study examines accounting as an interface among and between the organizational and “non-accounting” spheres.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».