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Enregistrement W1544292664 · doi:10.1111/1468-0408.00153

Accountability Disclosures by Queensland Local Government Councils: 1997–1999

2002· article· en· W1544292664 sur OpenAlexaff
Christine Ryan, Trevor Stanley, Morton Nelson

Notice bibliographique

RevueFinancial Accountability and Management · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesQueensland University of Technology
Mots-clésAccountabilityRemunerationAccountingBusinessQuality (philosophy)Government (linguistics)Public sectorLocal governmentAnnual reportCorporate governancePublic relationsPublic administrationPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The annual report is promoted and regarded as the primary medium of accountability for government agencies. In Australia, anecdotal evidence suggests the quality of annual reports is variable. However, there is scant empirical evidence on the quality of reports. The aim of this research is to gauge the quality of annual reporting by local governments in Queensland, and to investigate the factors that may contribute to that level of quality. The results of the study indicate that although the quality of reporting by local governments has improved over time, councils generally do not report information on aspects of corporate governance, remuneration of executive staff, personnel, occupational health and safety, equal opportunity policies, and performance information. In addition, the results indicate there is a correlation between the size of the local government and the quality of reporting but the quality of disclosures is not correlated with the timeliness of reports. The study will be of interest to the accounting profession, public sector regulators who are responsible for the integrity of the accountability mechanisms and public sector accounting practitioners. It will form the basis for future longitudinal research, which will map changes in the quality of local government annual reporting.

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)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations13
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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