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Enregistrement W2011364134 · doi:10.1108/aaaj-03-2014-1625

Lost in translation

2015· article· en· W2011364134 sur OpenAlexaff
Sharron O’Neill, Geoff McDonald, Craig Deegan

Notice bibliographique

RevueAccounting Auditing & Accountability Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)AccountingSet (abstract data type)UnderpinningProcess (computing)Work (physics)Compensation (psychology)Actuarial scienceComputer sciencePsychologyBusinessSocial psychologyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to seek to extend the work of Robson (1991, 1992) by exploring the accounting implications of the way in which subsets of non-financial accounting numbers are constructed. In particular, the study investigates whether the different procedures for organising subsets of a set of accounting data may lead to different conclusions about (the same) reality. Design/methodology/approach – The empirical analysis focuses on the procedures by which organisations translate work-related injury outcomes to accounting numbers. First, existing procedures are problematised within their institutional context. This highlights complementary elements of translation and neo-institutional theory that together explain how institutional factors might operate to constrain the problematising process. An empirical analysis of workers’ compensation data covering a ten year period is then conducted to calculate and contrast performance using two competing logics of accounting for injury. Findings – The findings demonstrate that different representations of reality may result not only from accounting choices as to “what” is measured, but also from accounting choices as to “how subsets of measured data are organised”. Specifically, different ways of organising injury data into subsets led to different representations of the reality of overall injury performance. The evidence further suggests taken-for-granted assumptions and institutionalised practices may prevent adequate problematisation of the underpinning logic that guides the procedures for organising translations of work-related injury and illness to accounting numbers. Practical implications – The results suggest the existing logic of accounting for injury fails to recognise the financial or non-financial complexity of non-fatal injury outcomes. “Lost time injury” measures are revealed as neither valid nor reliable measures of injury (or safety) and therefore inappropriate for informing the occupational health and safety (OHS) decisions of managers, boards and external stakeholders. These findings reveal an urgent need for change in injury accounting practice and, in turn, raise serious concerns about the increasingly institutionalised global template for external disclosure of OHS performance information. Originality/value – This paper takes a novel look at the construction of social performance measures and suggests further attention to the construction of accounting subsets is warranted. In demonstrating serious problems in accounting logic that underpin existing, and deeply institutionalised, measurement and reporting practices, the findings reinforce the need to routinely re-problematise accounting practices. Failure to critically review those accounting translations that underpin decision-making may prove a fatal mistake.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,304 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations22
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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