Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to report on how accounting practices are framed and implicated in experiential learning, adaptation and change processes at the micro level in one of the biggest publicly delivered social services program in India. The paper draws on Kolb (1984) and Lewin (1943) four stage experiential learning Model (ELM) to examine the role accounting plays in processes of learning, knowledge and adaptations. An attempt is made to theorise learning and adaptation that can be triggered and supported by accounting practices. Accounting processes gather meaning based on the manner in which they are enlisted in contextual and cultural environments. They are known to be not only be the change but also be the provider of the preconditions for change. In contrast to a negative enlistment of accounting in developing nations settings (Rahaman, Everett & Neu, 2007), this study argues that the accounting and accountability practices in MGNREGS create conditions for newer understandings, learning and change by providing information and concrete experiences around which communication, interactions and reflections take place and as a platform for testing, sense-making and knowledge assimilation in developing nation village settings. In effect, these accounting practices have the potential to positively shape not only organizational processes but the socio-economic life of the wider social at the micro level. Social services is an underexplored area in accounting literature and especially so in developing nation contexts. This paper introduces a social accounting perspective on learning and change at the micro citizen level in the field of social services. Also, it introduces the Experiential Learning Theory (ELT) and Kolb’s ELM as an alternative accounting framework, which has so far only been used for research in accounting education.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,030 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».