Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although public sector special audit and performance audit are frequently involved in blame, very few studies (save for Radcliffe 1997) provide detailed empirical accounts on how auditing participates in blame allocation. This study sets out to study one case of blame allocation by describing and characterizing the origins of failure and antecedents leading to the need for blame allocation, the institutional entities and arrangements that participate in the blame game, and how these entities, including the supreme audit institution, are mobilized in the processes of blame allocation. Applying a case methodology with Actor–Network Theory principles, the study extends Hood's (2002, 2007) research on blame and blame avoidance strategies by showing how a blame‐frame evaluates and allocates blame. The contribution of the paper is in four parts: first, it reveals the mechanisms that cause scapegoating of particular people and the role of auditors as experts in such mechanisms; second, it assists to develop an understanding of some factors at the core of the “accountability paradox” noted by Roberts (2009); third, it contributes to explanations as to why failing public sector reforms survive controversy and scandal since a scapegoating process can “reboot” reforms by erasing the reform's problems; and fourth, it demonstrates that an understanding of blame can be a useful addition to Actor–Network Theory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».