Notice bibliographique
Résumé
Amernic and Craig (2004 ) propose the impossibility of anything other than a binary divide between moral absolutism and relativism. Campbell (1992 ) is drawn on to support this; however, it is revealed here that it cannot be used in this way. While Amernic and Craig leave the arguments as to the inevitability of this binary divide at this juncture, their discussion of the possibilities for accounting education reform offers the prospect of an alternative to relativism that avoids moral absolutism. More fortunately, Campbell's book provides the theoretical arguments necessary to rebut both absolutism and relativism. This rejoinder observes that, in reviewing the history of accounting, Amernic and Craig drew heavily on the work of Raymond Chambers, a critic of current accounting practice. In many works he demonstrated its failure to produce data comparability when complying with current accounting standards to report the values of assets, debts and income. For Chambers, truth in accounting (and ultimately data comparability) is found by the rigorous application of scientific rules. Introducing students to his persuasive arguments would be a very effective way of helping them understand the fragile and disputed nature of truth in accounting. But students should also be introduced to the arguments of those such as Gaffiikin, who believe there are limits to the extent that accounting can be based on objective facts (2000). To allow them simply to accept the orthodoxy of the day not only fails to prepare their minds ( Clarke, 1996 ), it also allows relativism into our classrooms. Students who can grapple with truth in accounting can then start addressing ethical truth. We must take our students beyond professional rules of conduct. A goal outlined in the article should be to teach them to treat the readers of financial statements with, as Campbell puts it, ‘integrity and insight’ (p. 438).
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».